| Yazarlar |
Mehmet Ali Alan
Cumhuriyet Üniversitesi, Türkiye |
|
Cavit Yeşilyurt
Kafkas Üniversitesi, Türkiye |
|
Aydın Saadettin
Türkiye |
Prof. Dr. Erol AYDIN
Kafkas Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| Kapsamlı verileri geleneksel istatistiksel teknikler yardımıyla değerlendirmek mümkün değildir. Bu tür kapsamlı verileri değerlendirmek için “Veri Madenciliği” gibi özel tekniklere ihtiyaç vardır. Veri madenciliği kapsamlı verileri hem kategorize ederek hem de kazık taktik kullanarak değerlendirmeyi kolaylaştırmaktadır. Bu çalışmada, Kırsal Kalkınma Yatırım Destekleme Programı (KKYDP) verilerinde çeşitli kategorize algoritmaları yardımıyla veri madenciliği tekniği kullanılmıştır. Çalışmada en uygun kategorize algoritma mevcut veriler kullanarak belirlenmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak; analizlerde en iyi kategorizasyon yapan algoritma modelinin Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) yapay sinir ağ modeli olduğu belirlenmiştir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayımlanan tam makale |
| Dergi Adı | Kafkas Universitesi Veteriner Fakultesi Dergisi |
| Dergi ISSN | 1300-6045 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded |
| Makale Dili | İngilizce |
| Basım Tarihi | 01-2014 |
| Cilt No | 20 |
| Sayfalar | 351 / 356 |
| Doi Numarası | 10.9775/kvfd.2013.10154 |
| Makale Linki | http://vetdergi.kafkas.edu.tr/extdocs/2014_3/351-356.pdf |
| Atıf Sayıları |
