TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | CENG014 |
| Ad | Cluster Analysis |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Prof. Dr. UMUT ORHAN |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
The aim is to understand the mathematical principles of clustering algorithms and to use them in applications.
Dersin İçeriği
Partitioning-Hierarchical-Density based-Grid based clustering algorithms, Cluster Validation, Supervised clustering and classification, Clustering in time series and discretization, Image segmentation by clustering, Graph clustering
Dersin Ön Koşulu
yok
Kaynaklar
Clustering, R. Xu, D. Wunsch, John Wiley & Sons, 2008. Data Mining: Concepts and Techniques, J. Han, M. Kamber, J. Pei, Elsevier 2006.
Notlar
Makaleler
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Partitioning-Hierarchical-Density based-Grid based clustering algoritmalarını bilir |
| ÖÇ02 | Özel bir veri kümesi için cluster validation yapar |
| ÖÇ03 | Denetimli clustering ve sınıflandırma yaklaşımlarını bilir |
| ÖÇ04 | 1-D ve 2-D veri için clustering yöntemlerini uygular |
| ÖÇ05 | Graph clustering kavramını bilir |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 3 |
| PÖÇ03 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | |
| PÖÇ04 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 3 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | 3 |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | 4 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Öğrenme becerilerine sahip olur. | |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. | 2 |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. | 2 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | 2 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | 2 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Veri kümelemeye giriş | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Parçalamalı kümeleme algoritmaları | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Hiyerarşik kümeleme algoritmaları | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Yoğunluk tabanlı kümeleme algoritmaları | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Grid tabanlı kümeleme algoritmaları | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Kümeleme geçerliliği | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Sınav için tekrar | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme |
| 8 | Ara Sınav | Ders notları ve uygulamalara çalışmak | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Denetimli kümeleme ve sınıflandırma | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Zaman serilerinde kümeleme ve ayıklaştırma | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Kümeleme ile görüntü segmentasyonu | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Çizge kümeleme | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Bazı gerçek dünya problemlerinde kümeleme örnekleri | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme |
| 14 | Öğrenci Proje ve sunumları | Seçilen proje için uygulama ve sunum hazırlamak | Öğretim Yöntemleri: Proje Temelli Öğrenme |
| 15 | Final için tekrar | Ders notunun ilgili bölümünü okumak | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Problem Çözme |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notları ve uygulamalara çalışmak | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders notları ve uygulamalara çalışmak | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
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 | ||