Veri madenciliğinde kümeleme algoritmaları ve kümeleme analizi - Akın, Yasemin Koldere (My University, 2008)
Veri madenciliği, dünya üzerinde artan veri miktarının etkili bir biçimde kullanılmasının neredeyse tek çözümü olarak görülmektedir. Bilindiği gibi veriler tek başlarına değersizdirler. Bu veriler ancak belli bir amaç doğrultusunda işlendiği zaman anlamlı hale gelmektedir. İşte veriyi bilgiye dönüştürme işi veri madenciliği ile yapılabilmektedir. İstatistiksel veri analizi, örüntü tanıma vb, birçok alanda oldukça sık kullanılan kümeleme analizi veri madenciliğinde de önemli bir yere sahiptir. Son on yıl içinde birçok etkili kümeleme algoritmaları ileri sürülmüştür. Bütün bu geliştirilen kümeleme algoritmaları büyük ölçekli veritabanlarında çok büyük miktarda bulunan verilerin kümeleme problemlerini çözmeye çalışmaktadır. Bu çalışmada öncelikle veri madenciliği kavramı açıklanarak veri madenciliğinin kullanım amaçları ve kullanım alanları hakkında bilgiler verilmiş ve daha sonra veri madenciliğinde kullanılan kümeleme algoritmaları teorik bir çerçevede açıklanmaya çalışılmıştır. Uygulamada TÜİK tarafından 2004 yılında yapılan ‘Hanehalkı Bütçe Anketi’ çalışmasından derlenen veriler kullanılarak hem tüketici davranış kalıpları belirlenmeye çalışılmış hem de uygulamada kullanılan Merkeze Dayalı Bölümleyici Kümeleme Algoritması ile Yoğunluk Tabanlı Kümeleme Algoritması sonuçları karşılaştırılmıştır.

Data mining is to be seen the only one solution of using data that growing on the world effectual. As known the data are worthless alone. These data would be significant only if they worked in the aim of this subject. As thus converting data to knowledge making with data mining. Cluster analysis is frequently descripting… etc. and also is very important in data mining. Last decade many of effective clustering algorithms are submitted. All of the developed clustering algorithms are working to resolve clustering problems about very big amount of data which are to be found in the large measure database. In this study first of all the concept of data mining explained, then giving informations the aims of using data mining and the areas of using and then clustering algorithms that used in data mining are explained theoretically. In application part the data which are gathered together from household survey made in 2004 are used, consumer behaviour are determined and the results of centroid–based partitioning clustering algorithms and density-based clustering algorithms are compared.
Keywords: Ekonometri; İstatistik; Kümeleme Analizi; Veri Madenciliği