AI Summary & Key Takeaways
AI InsightWEKA ve MATLAB platformlarındaki bulgulara göre, her iki yöntemin üstün ve kısıt oluşturan yönleri irdelenmiştir.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Günümüz teknolojik gelişmeleri ve gelinen nokta ele alındığında, veri tabanı yönetimi ve veri madenciliğinin büyük önem kazandığı görülmektedir. Geçmişte veri yığınlarının kapladıkları alan ve depolama masrafları firmalar için gereksiz bir masraf olarak görülmekteydi. Günümüzde ise veri yığınlarının işlenmesi ve yorumlanması sayesinde elde edilen kazanımlar, irili ufaklı tüm resmi ve özel sektör kurum ve kuruluşlarının ilgisini çekmektedir. Bu sebeple günümüzün popüler çalışma alanlarından biri olan veri madenciliğinin önemi artmaktadır. Veri madenciliğinin sıkça kullanılan yöntemlerinden biri olan kümeleme algoritmaları ise bu alanda çalışma yapacak kişilerin bilgi sahibi olması gereken konulardan biridir. Bu çalışmamızda iki kümeleme algoritması incelenmiştir. K-Means kümeleme algoritması ve Hiyerarşik kümeleme algoritması bu doğrultuda ele alınmıştır. Ele alınan bu algoritmalar Kandilli iklim verileri kullanılarak WEKA ve MATLAB platformlarında teste tabi tutulmuştur. WEKA ve MATLAB platformlarındaki bulgulara göre, her iki yöntemin üstün ve kısıt oluşturan yönleri irdelenmiştir.