Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/9908
Title: Bulanık Mantık İle Veri Madenciliği
Other Titles: Data Mining With Fuzzy Logic
Authors: Ercengiz, Ali
Büyükakın, Ayşen
Sistem Analizi
System Analysis
Keywords: bulanık mantık
veri madenciliği
fuzzy logic
data mining
Publisher: Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Abstract: Bu çalışmada, öncelikle veri madenciliği, bulanık kümeler ve bulanık mantık hakkında bilgi verilmiştir. Bulanık mantığın veri madenciliğinde kullanımı ele alınmıştır ve bu alanda bir uygulama geliştirilmiştir. İlk olarak veri madenciliğinin tanımı verildikten sonra gelişiminden, kullanım alanlarından, hangi yöntemlerden ve algoritmalardan yararlandığından söz edilmiştir. Bulanık kümeler ve bulanık mantık, klasik küme teorisi ile karşılaştırmalı olarak anlatılmıştır. Bulanık mantık ile veri madenciliği, örnek bir veri tabanı üzerinde açıklanmıştır. Öncelikle bulanık sorgulama ve klasik sorgulama arasındaki benzerlikler ve farklılıklar üzerinde durulmuş ve örneklerle pekiştirilmiştir. Dilsel özet kavramı tanıtılmıştır. Bulanık fonksiyonel bağlılık tanımı klasik fonksiyonel bağlılık tanımıyla birlikte verilmiştir. Dereceli fonksiyonel bağlılık kavramı bulanık mantık çerçevesinde açıklanmaya çalışılmış ve veri tabanlarında kullanılış biçimi örneklerle gösterilmiştir. Bulanık mantık ve ASP kullanarak bir uygulama geliştirilerek, konular pekiştirilmiştir.
In this study information is provided on data mining, fuzzy sets and fuzzy logic, followed by its use in data mining. How fuzzy logic is used with data mining is explained and an application is created. Consequent to the definition of data mining, its development, usage areas and the methods and algorithms benefited from are explained. Fuzzy sets and fuzzy logic are explained in comparison to the classical set theory. Fuzzy logic and data mining are explained in a sample database. Initially, the similarities and differences between the fuzzy queries and classical queries have been mentioned and these are emphasized with the use of examples. Linguistic summary concept has been introduced. Fuzzy functional dependency is mentioned together with classical functional dependency. Gradual functional dependency concept is explained within the context of fuzzy logic and its use in databases are demonstrated through examples. The concept is emphasized with the application, which is created by using fuzzy logic and ASP.
Description: Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2005
URI: http://hdl.handle.net/11527/9908
Appears in Collections:Mühendislik Bilimleri Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2571.pdf893.75 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.