Journals / Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi / 2006 / Cilt: 20 - Sayı: 2

SOM TİPİNDE YAPAY SİNİR AĞLARINI KULLANARAK TÜRKİYE’NİN İHRACAT YAPTIĞI ÜLKELERİN KÜMELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Pages
219–239
Publication Date
2010-11-27
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu sebeple, klasik istatistiksel kümeleme yöntemleri yerine SOM sinir ağları tercih edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Bu çalışmada, SOM tipinde yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye’nin ihracat yaptığı ülkeler kümelenmiştir.
📊
Key Findings & Data:SOM sinir ağları ile kurulan modeller, veriler için herhangi bir dağılım ve korelasyon varsayımı içermemektedir.
💡
Conclusion & Impact:Bu sebeple, klasik istatistiksel kümeleme yöntemleri yerine SOM sinir ağları tercih edilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Yapay Sinir Ağları · SOM Sinir Ağları · Kümeleme Analizi

Özet

Öz Bu çalışmada, SOM tipinde yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye’nin ihracat yaptığı ülkeler kümelenmiştir. SOM sinir ağları ile kurulan modeller, veriler için herhangi bir dağılım ve korelasyon varsayımı içermemektedir. Ayrıca, bu modeller verilerdeki satır sayısı ve değişken sayısı arttıkça daha iyi sonuç vermektedir. Üstelik, bu modeller, elde edilen kümelerin topolojik komşuluğunu da vermektedir. Bu sebeple, klasik istatistiksel kümeleme yöntemleri yerine SOM sinir ağları tercih edilmiştir.

🔖

Cite This Article

BİRCAN, H., ZONTUL, M., ZONTUL, M., YÜKSEL, A. G. (2010). SOM TİPİNDE YAPAY SİNİR AĞLARINI KULLANARAK TÜRKİYE’NİN İHRACAT YAPTIĞI ÜLKELERİN KÜMELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 2, 219–239. https://ajindex.com/articles/19332

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Cheng, B.and D. M. Titterington (1994), “Neural Networks: A Review from a Statistical Perspective.”, Statistical Science, Vol. 9, No,1,2-54.
  2. Choudhary, B. and P. Bhattacharyya (2002), “Text Clustering Using Semantics.”, The Eleventh International World Wide Web Conference. Creedy, J.and Vance L. Martin (1997),
  3. Nonlinear Economic Models, Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing Ltd. Fausett, Laurene (1994),Fundamentals of Neural Networks, NJ:Prentice Hall. Graupe, Daniel (1997), Principles of Artificial Neural Networks, Singapore: World Scientific Publishing. Honkela, T., S. Kaski, K. Lagus and T. Kohonen ( 1997), “WEBSOM-SelfOrganizing Maps of Document Collections.”, Proceedings of WSOM'97, Workshop on Self-Organizing Maps, Espoo, Finland, June 4-6.
  4. Hsu, Arthur L. and S. K. Halgamuge (2003), “Enhancement of Topology Preservation and Hierchical Dynamic Self- Organizing Maps for Data Visulisation.”,International Journal of Approximate Reasoning. Jin, H., Wing-Ho Shum, Kwong-Sak Leung and Man-Leung WONG (2003), “Expanding Self-Organizing Map For Data Visualization And Cluster Analysis.”, Information Sciences. Johnson, R. A. and D. W. Wichern (1988), Applied Multivariate Statistical Analysis, New Jersey: Prentice Hall. Kangas, Jari A., T. Kohonen and Jorma T. Laaksonen (1990), “Variants of Self-Organizing Maps.”, IEEE Transactions on Neural Networks Vol. 1. Kaski, S. and T. Kohonen (1995), “Exploratory Data Analysis By the SelfOrganizing Map: Structures of Welfare and Poverty in the World.”, Proceedings of the Third International Conference on Neural Networks in the Capital Markets, London. Kohonen, Teuvo (2001),
  5. Self-Organizing Maps, Berlin:Springer. Lagus, K., S. Kaski and T. Kohonen (2003), “Mining Massive Document Collections by the WEBSOM Method.”, Information Sciences. Lagus, K., T.Honkela, S. Kaski and T. Kohonen (1996), “Self-Organizing Maps of Document Collections: A New Approach to Interactive Exploration.”, Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, California: AAAI Press, Menlo Park, pages 238-243.
  6. Larkin, George Richard (1999), “ Policy Subsystem Portfolio Management:A Neural Network Model of the Gulf of Mexico Program.” (Yayınlanmamış Doktora Tezi), Virginia: Faculty of the Virginia Polytechnic Institute and State University. Markey, Mia K., Joseph Y. Lo, Georgia D. Tourassi, Carey E. FLOYD (2003), “Self-Organizing Map for Cluster Analysis of a Breast Cancer Database.”, Artificial Intelligence in Me