Show simple item record

dc.contributor.advisorBadur, Bertan
dc.contributor.advisorDarcan, Osman
dc.contributor.authorDaylan, Ahmet
dc.date.accessioned2020-12-21T13:22:38Z
dc.date.available2020-12-21T13:22:38Z
dc.date.submitted2008
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/324516
dc.description.abstractVeri madenciliği, iş zekası çözümlerinde çeşitli endüstri ve iş kollarını destekleyen ana teknoloji olarak kullanılmaya başlanıyor. Birçok veri madenciliği ürününün piyasada olmasına rağmen, standart protokollerin olmamasından dolayı bu ürünler uygulamalar ile entegre edilememektedir. Genel standartlara uymak, uygulama geliştirmeyi, bakımını ve uygulamalar arasındaki iletişimi kolaylaştırır. Ayrıca, bu standartlar veri madenciliği sürecinin daha kolay yapılabilmesine olanak verir. İleri seviye veri madenciliği standartlarından bir tanesi olan Java Data Mining (JDM) ile Java uygulamaları veri madenciliği motorları ile iletişim kurarak modellerin yaratılması, test edilmesi ve uygulanması işlemleri yapılabilir. JDM'in ilk versiyonu ile sınıflandırma, regresyon, öbekleme ve eşleştirme gibi temel veri madenciliği fonksiyonlarını yapılabilmektedir. Gelişmekte olan JDM 2.0 versiyonu ek gelişmiş bazı veri madenciliği fonksiyonları önermektedir; zaman serileri, özellik çıkarma ve metin madenciliği. Bu çalışmada JDM 2.0 standartlarını genişletmek üzere geliştirdiğimiz deneysel çerçeveyi sunmaktayız. Bu çerçevede, Bootstrap ile tahmin doğruluğunu belirleme, Bagging ve Boosting ile tahmin doğruluğunu artırma çalışmaları bulunmaktadır. Genişlettiğimiz JDM fonksiyonlarını iyi bilinen iris ve Sales History (SH) verisetleri üzerinde uyguladık.
dc.description.abstractData mining is becoming a mainstream technology used in business intelligence solutions supporting various industries and lines of business. Although there are plenty of data mining products at the market, these products are difficult to integrate with user applications due to the lack of standardization protocols. Conforming to common standards facilitates development, implementation and maintenance of applications as well as communication among them. In addition, these standards enable data miners to develop data mining process easily. As being one of the well-established data mining standards, Java Data Mining (JDM) allows Java applications to communicate with data mining engines to build, test and apply mining models. First release of JDM supports the basic data mining functionalities; classification, regression, attribute importance, clustering, and association. Currently developing version (JDM 2.0) proposes the additional set of functionalities such as time series, feature extraction, text mining. In this study, we present the experimental framework developed to extend the JDM 2.0 by including ensembles methods such as boosting, bagging to improve the classification accuracy and bootstrap to assess accuracy. We have applied our extended JDM functionalities with two well known datasets that are iris dataset and Sales History (SH) dataset.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleExperimental study for extending data mining standards
dc.title.alternativeVeri madenciliği standartlarının genişletilmesi
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentSosyal Bilimler Anabilim Dalı
dc.subject.ytmData mining
dc.identifier.yokid322523
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityBOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid231897
dc.description.pages61
dc.publisher.disciplineBilişim Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess