Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları

OĞUZLAR, AYŞE

Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları

Ayşe OĞUZLAR (Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü, Bursa, Türkiye)

ÖNERİ

3 0

Yıl: 2004 Cilt: 6 Sayı: 22 Sayfa Aralığı: 315 - 321 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları

Öz:

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.

Anahtar Kelime: istatistik modelleme veri madenciliği algoritma

Association Rules in Data Maining

Öz:

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.

Anahtar Kelime: modelling data mining algorithm statistics

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

[1] ZHOU Z. (2002), "Three perspectives of data mining" Artificial Intelligence, 143 (2003).
[2] HAN J. and KAMBER M. (2001), Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, USA.
[3] AKPINAR, H. (2000), "Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği" İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi,C:29S:l,s.l-22.
[4] LUAN J. (2002), "Data Mining and Knowledge Management in Higher Education-Potential Applications" Presentation at AIR Forum, Toronto-Canada, pp. 1-18.
[5] DMS Tutorial - Problem Understanding, http://dms.irb.hr/tutorial/tut_prob_understand.php.
[6] DMS Tutorial - Modelling techniques, http://dms.irb.hr/tutorial/tut_modelling.php.
[7] HAND David, MANNİLA Heikki ve SMYTH Padhraic, Principles of Data Mining, MIT Press, USA, 2001.
[8] ROIGER Richard J. ve GEATZ Michael W., Data Mining A Tutorial-Based Primer, Addison Wesley, USA, 2003.
[9] GOEBEL M. and Gruenwald L. (1999), "A Survey Of Data Mining And Knowledge Discovery Software Tools", SIGKDD Explorations, Volume:I, Issue: 1, USA.
[10] KIM W., CHOI B., HONG E., KIM S. And LEE D. (2003), "A Taxonomy of Dirty Data", Data Mining and Knowledge Discovery, 7.
[11] Clementine 7.0 User's Guide, SPSS Inc., USA, 2002.

APA	OĞUZLAR A (2004). Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. , 315 - 321.
Chicago	OĞUZLAR AYŞE Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. (2004): 315 - 321.
MLA	OĞUZLAR AYŞE Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. , 2004, ss.315 - 321.
AMA	OĞUZLAR A Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. . 2004; 315 - 321.
Vancouver	OĞUZLAR A Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. . 2004; 315 - 321.
IEEE	OĞUZLAR A "Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları." , ss.315 - 321, 2004.
ISNAD	OĞUZLAR, AYŞE. "Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları". (2004), 315-321.

APA	OĞUZLAR A (2004). Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. ÖNERİ, 6(22), 315 - 321.
Chicago	OĞUZLAR AYŞE Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. ÖNERİ 6, no.22 (2004): 315 - 321.
MLA	OĞUZLAR AYŞE Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. ÖNERİ, vol.6, no.22, 2004, ss.315 - 321.
AMA	OĞUZLAR A Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. ÖNERİ. 2004; 6(22): 315 - 321.
Vancouver	OĞUZLAR A Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları. ÖNERİ. 2004; 6(22): 315 - 321.
IEEE	OĞUZLAR A "Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları." ÖNERİ, 6, ss.315 - 321, 2004.
ISNAD	OĞUZLAR, AYŞE. "Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları". ÖNERİ 6/22 (2004), 315-321.