Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları

Özet

Veri madenciliği; istatistik, veri tabanı teknolojisi, makine öğrenimi, örüntü tanıma, yapay zeka ve görselleştirmenin rol oynadığı disiplinler arası bir yaklaşımdır. Modelleme, veri madenciliğinin çok önemli bir aşamasıdır. Modelleme tekniklerinden biri de birliktelik kurallarıdır. Birliktelik kuralları, bir koşul kümesi ile kısmi bir sonuca ulaşma ile ilgilidir. Sürecin sonunda en iyi kuralların bir tablosu oluşmaktadır. Algoritmalar, kuralların bulunması için bir türetim ve test yöntemi kullanmaktadırlar. Birliktelik kural algoritmaları, görselleştirme teknikleri yolu ile ortaya çıkarılan birlikteliklerin, otomatik olarak bulunmasını sağlarlar. Apriori algoritması, birliktelik kuralları türetmek için kullanılan temel algoritmalardan biridir. Bu çalışmada DİE 2002 III. dönem hanehalkı işgücü anketi sonuçları kullanılmıştır.Bu verilere Apriori algoritması uygulanmasıyla elde edilen sonuçlar açıklanmaya çalışılmıştır.

Abstract

Data mining is an interdisciplinary exercise and statistics, database technology, machine learning, pattern recognition, artificial intelligence and visualization, all play a role. Modelling is a very important phase of data mining. One of the modelling techniques is association rules. Association rules associate a particular conclusion with a set of conditions. At the end of the processing, a table of the best rules is presented. The algorithms use a generate and test method for finding rules. Association rule algorithms automatically find the associations that you could find manually using visualization techniques. Apriori algorithm is one of the major algorithm for association rules. In this study DİE 2002 III. term household manpower survey was used. For this data Apriori algorithm was used and the results were explained.