TrAgLor - Turkish Agricultural Learning Objects Repository

Object Details

A Programmatic Implementation of the Visual Assessment of Cluster Tendency Algorithm in R

Identifier : Catalog : URI
Entry : http://traglor.cu.edu.tr/objects/objectFile/L6QvdtOv-2142016-25.pdf


Title : Turkish Görsel Kümelenme Eğilimi Değerlendirmesi ve R’de Uygulaması
English A Programmatic Implementation of the Visual Assessment of Cluster Tendency Algorithm in R


Language : Turkish Turkish



Descriptions : Turkish Bölümleyici kümeleme algoritmalarında girdi olarak küme sayısı parametresi kullanılmakta ve kümelemenin başarısı büyük ölçüde analiz öncesi seçilen bu değere bağlı olmaktadır. Optimal küme sayısını bulmak için analiz sonrasında küme geçerliliği kontrolleri yapılsa da hem hesaplama zamanı maliyeti hem de kullanılan ölçütlerin veri yapılarına duyarlılığından etkilenmektedir. Bu nedenle küme sayısını analiz öncesi tahmin eden yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Görsel kümelenme eğilimi değerlendirmesi (GÖKED), küme sayısını bulmak için kullanılan öncü algoritmalardan biridir. Bu çalışmada görsel kümelenme eğilimi algoritmasının tanıtımı yapılarak R ortamında geliştirilen bir GÖKED fonksiyonu ile test edilmektedir.
English In cluster analysis, the partitioning algorithms require a priori estimate of number of clusters (c) as an input parameter, and thus the success of partitioning depends mostly on this parameter. In order to find an optimal c, the obtained results are checked by the various cluster validity indices at the end of each run of successive cluster analyses. Cluster validation is time consuming, and also depends on the clustering indices which may not guarantee the quality of clustering since their performances vary with complexity in data structures. In order to find an optimal number of clusters in data sets, one may benefit from the pre-analysis approaches before going to clustering. The visual assessment of clustering tendency (VAT) is a frontier algorithm which produces a grey-level image of reordered distance matrix showing existing clusters with dark blocks. This paper aims to introduce VAT algorithm and demonstrate it with a user-defined function developed in R statistical computing environment.


Keywords : English cluster analysis
Turkish kümeleme analizi
English clustering tendency assessment
Turkish kümelenme eğilimi değerlendirmesi
English data visualization
Turkish veri görüntüleme


Coverage : World


Structure : Atomic


Aggregation Level : Level 1


Version : Turkish ÇÜZF Dergisi


Status : Final


Contribute : Role : Author
Date : 2016-04-21
name : Zeynel Cebeci
e-mail : zcebeci@cu.edu.tr
organization : Çukurova Üniverstesi




Identifier : Catalog : URI
Entry : http://traglor.cu.edu.tr/common/object_xml.aspx?id=1951


Contribute : Role : Initiator
Date : 2016-04-21
name : Zeynel Cebeci
e-mail : cebeciz@gmail.com
organization : Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Biyometri ve Genetik Anabilim Dalı


Metadata Schema : TrAgLor LOM AP


Language : Turkish Turkish
Format : Text


Requirements : Operating System: Multios
Min ver :
Max ver :
Browser: Any
Min ver :
Max ver :


Installation Remarks :


Other Platform Requirements :


Duration : Year : 0 Month : 0 Day : 0 Hour : 0 Minutes : 0


Size : 913844 bytes


Location : http://traglor.cu.edu.tr/objects/objectFile/L6QvdtOv-2142016-25.pdf


Interactivity Type : Expositive


Learning Resource Type : Research


Interactivity Level : Very Low


Semantic Density : Very High


Intended End User Role : Learner


Context : University Postgraduate


Typical Age Range : Turkish 18Ü


Difficulty Level : Difficult


Duration : Year : 0 Month : 0 Day : 10 Hour : 0 Minutes : 0


Description :


Cost : No


Copyright and Other Restrictions : Yes


Description : This resource is licensed under the license(CC-BY-NC-ND) Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported


Kind : IsPartOf


Resource : Catalog : ISSN
Entry :


Description : Turkish Ç.Ü. Ziraat Fakültesi Dergisi, 30(2):1-8


Entity : name :
e-mail :
organization :


Date :


Description :


Purpose : Discipline


Source : Turkish AGRICOLA


Entry : Agricultural Research and Methodology


Description :


Keywords : Turkish kümeleme analizi
English cluster analysis