TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
Dersin Amacı / Hedefi
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 | ||