Çok değişkenli haritalama için kümeleme yöntemlerinin kullanılması
Yükleniyor...
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Çok değişkenli haritalama mekânsal objelere ait birden çok özelliğin harita kullanılarak görsel sunumudur. Çeşitli veri hazırlama ve istatistiksel sınıflandırma teknikleri kullanılarak mekânsal objelere ait birden çok özellik görsel olarak incelenebilir ve kartografik işaretlerle gösterilebilir. Bu kapsamda kümeleme analizi yöntemleri de çok değişkenli haritalama için kullanılabilir. Bu çalışmada kümeleme analiz yöntemlerinden kortalama yöntemi, k-temsilci yöntemi ve Birleştirici Hiyerarşik Kümeleme yöntemi ele alınmıştır. Bu yöntemlerle Türkiye'deki üç ayrı yıla ait trafik kaza verileri kullanılarak oluşturulan sınıflar ve üretilen çok değişkenli haritalar kullanılarak bu yöntemlerin karşılaştırılması yapılmış, bu yöntemlerle üretilen haritaların risk yönetimi ve planlamada kullanılabilirliği üzerinde durulmuştur.
Multivariate mapping is the visual exploration of spatial objects with multiple attributes using a map. More than one attribute can be visually explored and symbolized using numerous statistical classification systems or data reduction techniques. In this sense, clustering analysis methods can be used for multivariate mapping. In this study, among clustering analysis methods, k-means method, k-medoids method and Agglomerative Hierarchical Clustering method were selected. For this purpose, multivariate maps created from traffic accident data of two different years in Turkey were used. The methods were compared using the maps produced with these methods and effectiveness of these maps in risk management and planning were discussed.
Multivariate mapping is the visual exploration of spatial objects with multiple attributes using a map. More than one attribute can be visually explored and symbolized using numerous statistical classification systems or data reduction techniques. In this sense, clustering analysis methods can be used for multivariate mapping. In this study, among clustering analysis methods, k-means method, k-medoids method and Agglomerative Hierarchical Clustering method were selected. For this purpose, multivariate maps created from traffic accident data of two different years in Turkey were used. The methods were compared using the maps produced with these methods and effectiveness of these maps in risk management and planning were discussed.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Çok değişkenli haritalama, Veri madenciliği, Kümeleme analizi, Multivariate mapping, Data mining, Cluster analysis
Kaynak
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
6
Sayı
2
Künye
Selvi, H. Z., Çağlar, B. (2017). Çok değişkenli haritalama için kümeleme yöntemlerinin kullanılması. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6, 2, 415-429.
