AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAs a result of the clustering analysis, it was observed that the highest CCC was obtained with the Average clustering method for all of these four different data sets.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The aim of this study is to compare hierarchical clustering methods by Cophenetic Correlation Coefficient (CCC) when there is a big data. For this purpose, after giving information about big data, clustering methods and CCC, analyzes are carried out for the related data set. The 2015 air travel consumer report, which was used in the application part of the study and published by the US Ministry of Transport, was used as big data. Libraries of the Python programming language installed on the Amazon cloud server, which includes open-source big data technologies, were used for data analysis. Since there is big data in the study, in order to save time and economy, the variables used in the study were first reduced by feature selection method, standardized and analyzed over the final 4 different data sets. As a result of the clustering analysis, it was observed that the highest CCC was obtained with the Average clustering method for all of these four different data sets.
Özet
Bu çalışmanın amacı büyük veri söz konusu olduğunda hiyerarşik kümeleme yöntemlerini Kofenetik korelasyon katsayı ise karşılaştırmaktır. Bu amaçla büyük veri, kümeleme yöntemleri ve Kofenetik korelasyon katsayısı hakkında bilgiler verildikten sonra ele alınan veri seti için analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın uygulama kısmında kullanılan ve büyük veri olarak ABD ulaştırma bakanlığı tarafından yayınlanan 2015 yılı hava seyahat tüketici raporu kullanılmıştır. Veri analizi için açık kaynaklı büyük veri teknolojilerini içeren Amazon bulut sunucusuna kurulan Python programlama diline ait kütüphanelerden yararlanılmıştır. Çalışmada büyük veri söz konusu olduğundan, zamandan ve maliyetten tasarruf amacıyla çalışmada kullanılan değişkenler ilk olarak özellik seçimi yöntemi ile indirgenmiş, standardize edilmiş ve nihai 4 farklı veri seti üzerinden çözümlemeye gidilmiştir. Kümeleme analiz sonucunda bu dört farklı veri setinin tamamı için en yüksek Kofenetik korelasyon katsayısının ortalama bağlantı kümeleme yöntemi ile elde edildiği gözlemlenmiştir.