Veri madenciliğinde genetik algoritmalar

Abstract

Bilgi teknolojilerinin doğal gelişim sonucu olan veri madenciliği büyük veriyığınları içerisinden anlamlı veri birlikteliklerinin yakalanabilmesi için; akıllımetotlar yardımıyla bu birlikteliklerin çekilmesi işlemidir. Başka bir deyişle,büyük veri yığınları içerisinden veriyi madenleme olarak da tanımlanabilir. Verimadenciliği pazarlama, bankacılık ve finans, tıp ve ilaç sektörü, biyoloji, genetik,endüstri ve mühendislik, eğitim gibi bir çok alanda bulunan verilerden anlamlısonuçların çıkartılabilmesi için kullanılmaktadır.Bu tez kapsamında hedeflenen veri madenciliği ve genetik algoritmalarınincelenmesi öğrenci verileri kullanılarak bu iki yöntemin birleştirilmesi sonucuortaya çıkacak olan kuralların analiz edilmesidir. Genetik algoritma hızlı çalışanve büyük veri kümelerinde iyi sonuçlar üretebilen bir sınıflandırma algoritmasıolduğu için tercih edilmiştir.Yapılan uygulamayla, genetik algoritmalar ile ortaya çıkan kurallar veparametreler aracılığıyla yapılan bazı değişikliklerin sonuçlara olan etkisiincelenmiştir. Veri madenciliğinde sınıflandırma algoritması olarak kullanılangenetik algoritmaların performansı ve hızı gözlenmeye çalışılmış olup;algoritmanın veri madenciliğinde kullanım şekli iyileştirilmeye çalışılmıştır.Çalışmada KO.Ü öğrenci bilgi sisteminden alınan 2003 ve 2004 girişliöğrencilerin verileri kullanılmıştır. Öğrenci verilerinin niteliklerinin incelenmesiiçin geliştirilen bu çalışma da öğrencilerin durumları ile ilginç kurallaryakalanmaya çalışılmış ve ilerisi için kullanılabilir sonuçlar ortaya çıkartılmasıamaçlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Genetik Algoritmalar, Öğrenci VerileriyleVeri Madenciliği

Data mining is a method that extracting meaningful knowledge fromlarge amounts of data using intelligent methods. Data mining can be viewed as aresult of the national evolution of information technogies and describe as miningthe information. Data mining had been using in many areas effectively likemarketing, banking and insurance, medicine, biology, genetic, industry andengineering, education etc. to obtain meaningful results.The objective of this study was to examine data mining and genetic algorithms andto analyze student?s database by using the software application which wasincluded this algorithm.In this study, rules are analyzied that are results of genetic algortihms. Geneticalgorithms are choiced because it is a fast and gives good results in large amountsof datasets.In this study, student?s database is obtained from Kocaeli University StudentInformation System. This study is developed to analyze student?s informations.The purpose of analyzing rules that poduced with genetic algorithms, using themfor taken decisions for the future.Keywords: Data Mining, Genetic Algorithms, Data Mining in Education