Publication: Fuzzy kümeleme analizi tekniği kullanılarak Türkiye’deki bir gsm operatörünün kullanıcılarının profil analizi
Abstract
Geçmişte, belirsizlik ifade eden tanımlar ve kavramlar rasgele bir ayrıma tabii tutulmuşlar ve iki değerli kümeler kuramı ile tanımlanmışlardır. Bunun yanı sıra son kırk üç yılda gelişen “Fuzzy(Bulanık) Kümeler Kuramı” ise, belirsizlik ifade eden terimler ve kavramların rasgele bir ayrıma tabii tutmaksızın, belirsizliğe belirlilik derecesi atayarak çok değerli kümeler kuramı ve kapsamı içinde tanımlanmalarına yol açmıştır. Bu tezde, bütün kümeleme yaklaşımlarının yanı sıra, detaylı olarak hiyerarşik olmayan kümeleme yaklaşımına dayanan ve veri setindeki veri grupları arasında kesin ayrımının söz konusu olmadığı durumlarda başarıyla uygulanan Fuzzy(Bulanık) Kümeleme Algoritmaları incelenmiş ve ağırlıklı olarak Fuzzy(Bulanık) C-Ortalamalar tekniği ele alınmıştır. Ayrıca, Fuzzy(Bulanık) Kümeleme Analizinin esnek ve yorum açısından kullanışlı olması, konu ile ilgili uzman bilgisini dikkate alması, istatistiksel yöntemlerden farklı olarak her hangi bir varsayıma dayanmaması gibi avantajları esas alınarak bir analize dayanan farklı kümeleme algoritmaları da incelenmiştir. Son olarak, bu tez çalışmasında Fuzzy(Bulanık) Kümeleme Analizi Tekniği kullanılarak Türkiye’deki bir GSM operatörünün kullanıcılarının Profil Analizi yapılmaya çalışılmıştır. meleme Yaklaşımları, Fuzzy(Bulanık) Kümeleme, Fuzzy(Bulanık) C-Ortalamalar Algoritması.
In the past, definitions and concepts which state uncertainty have been exposed to a random distinction and have been defined by binary term theory. In addition, “Fuzzy Sets Theory”, which has been developed in the last forty three years, caused definitions and concepts, which state uncertainty, to be defined in multiple term theory and scope, by allocating certainty degree to uncertainty, without exposing a random distinction. In this thesis, besides all the clustering approaches, Fuzzy Clustering Algorithms, which depend on non-hierarchical clustering approach and which is successfully performed when there is no distinction between the data groups in the data set, have been studied and C-Means technique has been marjorly discussed. Furthermore, other clustering algorithms which are based on an analysis has been examined, considering the advantages of Fuzzy Clustering Analysis, namely flexibility, practicability for interpretation, regarding the specialist acquaintance concerned with the issue and not depending on any hypothesis in contrast to statistical methods. Finally, in this thesis, the Profile Analysis of the users of a GSM operator in Turkey is tried to be done by using Fuzzy Clustering Analysis Technique. Clustering Approaches, Fuzzy Clustering, Fuzzy C-Means Algorithm
In the past, definitions and concepts which state uncertainty have been exposed to a random distinction and have been defined by binary term theory. In addition, “Fuzzy Sets Theory”, which has been developed in the last forty three years, caused definitions and concepts, which state uncertainty, to be defined in multiple term theory and scope, by allocating certainty degree to uncertainty, without exposing a random distinction. In this thesis, besides all the clustering approaches, Fuzzy Clustering Algorithms, which depend on non-hierarchical clustering approach and which is successfully performed when there is no distinction between the data groups in the data set, have been studied and C-Means technique has been marjorly discussed. Furthermore, other clustering algorithms which are based on an analysis has been examined, considering the advantages of Fuzzy Clustering Analysis, namely flexibility, practicability for interpretation, regarding the specialist acquaintance concerned with the issue and not depending on any hypothesis in contrast to statistical methods. Finally, in this thesis, the Profile Analysis of the users of a GSM operator in Turkey is tried to be done by using Fuzzy Clustering Analysis Technique. Clustering Approaches, Fuzzy Clustering, Fuzzy C-Means Algorithm