Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAraştırmanın kısıtlarına uyan merkeze dayalı bölümleyici ve hiyerarşik kümeleme tekniklerinden; k-ortalama, iki aşamalı kümeleme ve CLARA yaklaşımları ile elde edilen kümelenmeler karşılaştırılarak, bu tekniklerin üstün ve zayıf yönleri incelenmiştir.\r\n
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
\r\n Bu çalışmada, veri madenciliğinde önemli bir yere sahip olan kümeleme teknikleri tanıtılarak; İstanbul’da öğrenim gören 3468 ortaöğretim öğrencisinden elde edilen verilerle, öğrenciler şiddet eğilimlerine göre gruplandırılmaya ve bu eğilime yol açan sebepler ortaya çıkarılmaya çalışılmıştır. Araştırmanın kısıtlarına uyan merkeze dayalı bölümleyici ve hiyerarşik kümeleme tekniklerinden; k-ortalama, iki aşamalı kümeleme ve CLARA yaklaşımları ile elde edilen kümelenmeler karşılaştırılarak, bu tekniklerin üstün ve zayıf yönleri incelenmiştir.\r\n
Abstract
\r\n The selection of the most appropriate clustering technique in data mining depends on the structure of data set and the purpose of the study. Within the scope of this study, the tendency of students towards violence and the reasons causing this tendency were tried to be revealed with the use of data obtained from 3468 students at the secondary schools in Istanbul. Of the clustering techniques that were compatible with the constraints of the study, the ones obtained by the k-means, two-step and CLARA approaches were compared to each other and the strengths and weaknesses of each technique were revealed.\r\n