An application for the evaluation of clustering analysis in data mining

Abstract

Veri madenciliği teknikleri son zamanlarda gelişmiş ve bir çok alanda kullanılmaya başlanmıştır. Gerek yazılım gerek donanım olsun, gelişmekte olan bilişim teknolojisi araçlarının bu konuda önemli bir rolü vardır. Gelişen teknoloji araçlarıyla büyük miktarda veri içerisinden, saklı kalmış, değerli, kullanılabilir bilgileri ortaya çıkarmak ve stratejik kararlara destek sağlamak amacıyla kullanılan veri madenciliği; büyük miktarda verilerle ilgili sorun alanlarına yanıt bulmayı başarmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizinin de son yıllarda kullanımı artmıştır.Artışla birlikte pazarlama, biyoloji, bankacılık, sigortacılık, borsa, perakendecilik, telekomünikasyon, genetik, sağlık, bilim ve mühendislik, kriminoloji, sağlık, endüstri, istihbarat, eğitim vb. birçok dalda uygulamaları görülmektedir. Özellikle K-means algoritması ve Hiyerarşik kümeleme yöntemleri en çok kullanılan kümeleme analizi yöntemlerinden olmuşlardır. Bu çalışmada madde analizi yardımı ile kümeleme analizi yöntemlerinden K-Means Algoritması ve Hiyerarşik Kümeleme Yöntemleri kullanılarak bir eğitim kurumunun verileri ile bir kümeleme analizi uygulaması yapılmıştır.

Data mining techniques have been developed recently and are being used in many fields. Developing information technology tools, both software and hardware, have an important role to play. Data mining used to reveal confidential, valuable, usable information from a large amount of data with developing technology tools and provide strategic decision support; has been able to find answers to problem areas related to large amounts of data. The use of clustering analysis, one of the data mining methods, has increased in recent years. With the increase in marketing, biology, banking, insurance, stock exchange, retailing, telecommunications, genetics, health, science and engineering, criminology, health, industry, intelligence, education and so on. applications are seen in many branches. In this study, with the help of item analysis, a clustering analysis application with the data of an educational institution was made by using K - Means Algorithm and Hierarchical Clustering Methods.