ZO018 Kümeleme Analizi

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod ZO018
Ad Kümeleme Analizi
Yarıyıl . Yarıyıl
Süre (T+U) 3-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 6 AKTS
Yerel Kredi 3 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Yüksek Lisans Dersi
Tür Normal
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Prof. Dr. ZEYNEL CEBECİ


Dersin Amacı

Bu ders, hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan (bölümleyici) kümeleme analizi yöntem ve algoritmalarını öğretmeyi ve R ile uygulamalarını yapmayı amaçlamaktadır.

Dersin İçeriği

Bu ders kümeleme analizi ile ilgili temel kavramlar, ayırıcı ve birleşitirici hiyerarşik kümeleme analiz yöntemler, katı ve yumuşak bölümleyici kümeleme algoritmaları ve R ile uygulamalarını kapsamaktadır.

Dersin Ön Koşulu

Ön koşul yok

Kaynaklar

Cebeci, Z. (2019). Biyoenformatik Veri Analizinde R ile Hiyerarşik Kümeleme. Papatya Bilim Yayınevi, İstanbul. ISBN: 978-605-9594-44-8

Notlar

Cebeci, Z ve ark. (2020). ppclust: Probabilistic and Possibilistic Cluster Analysis. R package on CRAN. URL https://cran.r-project.org/package=ppclust


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Kümeleme analizinin önemi ve uygulamaları hakkında bigi edinir.
ÖÇ02 Kümeleme yöntemlerini tanıma ve sınıflama deneyimi kazanır.
ÖÇ03 Hiyerarşik kümeleme analizi için gereksinimleri anlar.
ÖÇ04 Birleştirici kümeleme ve ayırıcı kümeleme yöntemlerini öğrenir.
ÖÇ05 Kümeleme sonuçlarını görselleştirmeyi öğrenir.
ÖÇ06 Optimal küme sayısının belirlemeyi anlar.
ÖÇ07 R ile birleştirici kümeleme analizi yapar.
ÖÇ08 R ile ayırıcı Mona ve Diana kümeleme analizi yapar.
ÖÇ09 Bölümleyici kümeleme yöntemlerini öğrenir.
ÖÇ10 R de bölümleyici kümeleme uygulaması yapar.
ÖÇ11 Katı kümeleme algoritmaları (K-means ve türevleri) öğrenir.
ÖÇ12 Bulanık ve olabilirlikçi kümeleme algoritmaları (FCM, PCM ve türevleri) öğrenir.


Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi

Sıra Tür Program Öğrenme Çıktıları Duzey
PÖÇ01 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Lisans eğitimi sonrası, hayvan yetiştirme ve ıslahı, yemler ve hayvan besleme, biyometri ve genetik bilim dallarından birinde bilgi birikimini artırır 3
PÖÇ02 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Farklı disiplinler arasındaki etkileşimi kavrar 2
PÖÇ03 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Zootekni bilim alanı için stratejik yaklaşımlar geliştirebilme ve bölgesel, ulusal ya da uluslararası çözüm üreteilme becerisini kazanır
PÖÇ04 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Zootekni bilimindeki verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilme, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk bilinci ile bu bilgileri kullanabilme becerisini kazanır 2
PÖÇ05 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Zootekni bilim alanının gerektirdiği bilgisayar yazılım ve donanım bilgisi ile bilişim teknolejilerini kullanabilme ve geliştirebilme becerisini kazanır 5
PÖÇ06 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Kendi çalışmalarını ya da Zootekni bilim alanındaki güncel gelişmeleri alanındaki veya diğer bilim alanlarındaki gruplara yazılı, sözlü ve görsel olarak aktarabilme becerisini kazanır
PÖÇ07 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Hayvansal ürünlerin kalite süreçlerini değerlendirme becerisini kazanır
PÖÇ08 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Hayvansal üretimin, değişen ekonomik ve toplumsal koşullara uygun şekilde dinamik kalmasını sağlayacak yeteneği kazanır
PÖÇ09 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Ulusal ve uluslararası güncel sorunları takip edebilme, yaşam boyu öğrenme, bilim ve teknoloji alanındaki gelişmeleri izleyebilme, kendini sürekli olarak yenileyebilme ve yenilikleri hayvansal üretime aktarabilme becerisini kazanır
PÖÇ10 Bilgi - Kuramsal, Olgusal Hayvansal ürünler ile insan sağlığı ve toplum refahı arasındaki ilişkiyi özümser


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 Kümeleme analizine giriş İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
2 Kümeleme yöntemleri İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
3 Hiyerarşik kümeleme yöntemleri İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
4 Birleştirici kümeleme ve ayırıcı kümeleme yöntemleri İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
5 Kümeleme sonuçlarının görselleştirilmesi İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
6 Optimal küme sayısının belirlenmesi İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
7 R ile birleştirici kümeleme uygulamaları İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
8 Ara Sınav Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Ödev, Sözlü Sınav
9 R ile ayırıcı Mona ve Diana kümeleme uygulamaları İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
10 Bölümleyici kümeleme yöntemleri İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
11 Katı kümeleme algoritmaları (K-means ve türevleri) İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
12 Bulanık ve olabilirlikçi kümeleme algoritmaları (FCM, PCM ve türevleri) İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama, Gösteri, Gösterip Yaptırma
13 R de bölümleyici kümeleme uygulaması İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Alıştırma ve Uygulama
14 Katı kümeleme algoritmaları (K-means ve türevleri) uygulaması İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Alıştırma ve Uygulama
15 Bulanık ve olabilirlikçi kümeleme algoritmaları (FCM, PCM ve türevleri) uygulaması İnternette konu ile ilgili öğreticiler, ders sunumları, ders notları ve kitaplar gibi öğrenme kaynaklarını araştırmak, okumak, alıştırma problemleri çözmek Öğretim Yöntemleri:
Alıştırma ve Uygulama
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Ödev, Sözlü Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Sözlü Sınav, Ödev


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 5 70
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 0 0 0
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 15 15
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 30 30
Toplam İş Yükü (Saat) 157
Toplam İş Yükü / 25 (s) 6,28
AKTS 6 AKTS