Özet:
Veri madenciliği, geniş veri yığınları içerisinde, yararlı olma potansiyeline sahip, aralarında bilinmedik ilişkilerin olduğu verilerin keşfedilerek, veri sahibi için hem anlaşılır hem de kullanılabilir bir biçime getirilmesine yönelik geliştirilmiş yöntemler topluluğudur. Verilerin grafiksel bir formda temsil edilmesi veri yapılarının anlaşılmasını kolaylaştırır. Ancak çoğunlukla veri madenciliği teknikleri büyük miktarda veri yığınlarıyla uğraşırlar ki veri görselleştirme teknikleri ekran çözünürlüğü, insan algı sistemi gibi sınırlardan dolayı çokta başarılı olamayabilirler. Tezde bu gibi sınırları ortadan kaldırabilmek için çeşitli yeni görselleştirme teknikleri tanıtılmış ve bu görselleştirme teknikleri çok boyutlu, büyük miktarda veri kayıtlarına sahip verilerle örneklendirilmiştir. Bu yeni görselleştirme teknikleri küme yapılarının ve aşırı değerlerin keşfedilmesinde kullanılmıştır. Hatta bu görselleştirme teknikleri farklı kümeleme algoritmalarının bulduğu küme sonuçlarını değerlendirmek için de kullanılmıştır. Uygulamada, görsel teknikler kullanılarak Türkiye ilçe veri setindeki aşırı değerler ve küme yapıları tespit edilmiştir. Daha sonra bu ilçe veri seti, tek bağlantılı hiyerarşik, tam bağlantılı hiyerarşik, k-ortalamalar ve SOM gibi çoğunlukla kullanılan dört farklı kümeleme algoritmalarıyla kümelenmiştir. Çoğunlukla kullanılan altı küme doğruluk endeksi uygun küme sayısının tespitinde kullanılmıştır. Son olarak da görsel teknikler küme sonuçlarının değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Uygulamada ki sonuçlar göstermiştir ki büyük veri setlerinde kullanılan görsel tekniklerin kümeleme çalışmalarında bulunan araştırmacılara aşırı değerlerin tespitinde, kaliteli küme sonuçlarının üretilmesinde ve uygun kümeleme algoritmalarının seçilmesinde yol gösterebilir.
