Veri Önizleme ve Kümeleme
korman@gsu.edu.tr
İçerik
Dersin Amacı
Bu ders, öğrencilere veri ön işleme ve kümeleme sürecini tanıtmayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda veri hazırlama ve ön işleme, çeşitli veri madenciliği algoritmaları ve bunların sonuçlarını değerlendirmek için kullanılan araçlar ele alınır. Ders; veri ön işleme ve gözetimsiz sınıflandırma (kümeleme) konularında standart yaklaşımlara odaklanır. Madencilik algoritmalarını ve kalite değerlendirme araçlarını anlayabilmek için temel istatistik bilgisi gereklidir.
Dersin İçeriği
Giriş, genel bakış
Veri ön işleme 1 (Temizlik, kayıp veri, gürültülü veri işleme vb)
Veri ön işleme 2 (Boyut indirgeme, modelleme ile veri ön işleme vb)
Kod uygulaması 1
Kümeleme 1 ( genel tanımlar, uzaklık tanımları, kümeleme algoritma kategorileri)
Kümeleme 2 (parçalama ve hiyerarşik algoritmalar)
Kümeleme 3 (yoğunluk temelli algoritmalar ve kümeleme performans ölçümü)
Kod uygulaması 2
Dersin Öğrenme Çıktıları
Veri hazırlama
Standart veri madenciliği algoritmalarına ilişkin teorik ve pratik bilgi
Standart değerlendirme araçları
Öğretim Yöntemleri
Teorik ve uygulamalı ders
Ödevler
Kaynaklar
• Data Mining - Practical Machine Learning Tools, 2nd edition, Ian H. Witten & Eibe Frank, Morgan Kaufmann, 2005.
• Neural Networks - A Comprehensive Foundation, 2nd edition, Simon Haykin, Pearson/Prentice Hall,1999.
• Data Mining: Concepts and Techniques, Jiawei Han & Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000.
• Applied Statistics and Probabilities for Engineers, 4th edition, D.C. Montgomery & G.C. Runger, John Willey & sons, 2006.
• The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, T. Hastie, R. Tibshirani & J. Friedman, Springer, 2009.
Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|---|
| 1 | Giriş, genel bakış |
| 2 | Tanımlayıcı istatistikler |
| 3 | Veri ön işleme 1 |
| 4 | Veri ön işleme 2 |
| 5 | Kod Uygulaması 1 |
| 6 | Ara Sınav |
| 7 | Kümeleme 1 (Tanımlar, parçalama yöntemleri) |
| 8 | Kümeleme 2 (Hiyerarşik yöntemler ve yoğunluk temelli yöntemler) |
| 9 | Kümeleme 3 (Başarı ölçümleri) |
| 10 | Kod Uygulaması 2 |
| 11 | Proje sunumları |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 2 | 60 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 3 | 100 |
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Ödevler | 0 | 0 |
| Sunum | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 30 |
| Proje | 1 | 30 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 |
| Toplam | 2 | 60 |
AKTS - İş Yükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 9 | 4 | 36 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 9 | 10 | 90 |
| Ödevler | 0 | 0 | 0 |
| Sunum | 0 | 0 | 0 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 1 | 20 | 20 |
| Proje | 1 | 25 | 25 |
| Laboratuar | 0 | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 | 0 |
| Yarıyıl Sonu Sınavı (Hazırlık Süresi Dahil) | 0 | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Ts Yıl Sonu | 0 | 0 | 0 |
| Hazırlık Yıl Sonu | 1 | 25 | 25 |
| Hazırlık Bütünleme | 0 | 0 | 0 |
| Toplam İş Yükü | 196 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 7.84 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 8 | ||