Black Sea Journal of Engineering and Science 3(4): 173-189 (2020) doi: 10.34248/bsengineering.698741 BSJ Eng. Sci. / Tohid YOUSEFİ ve ark. 173 Black Sea Journal of Engineering and Science Open Access Journal e-ISSN: 2619 – 8991 Derleme (Review) Cilt 3 - Sayı 4: 173-189 / Ekim 2020 (Volume 3 - Issue 4: 173-189 / October 2020) KÜMELEME ALGORİTMALARINDA KULLANILAN FARKLI YÖNTEMLERE GENEL BAKIŞ Tohid YOUSEFİ 1 *, Mehmet Serhat ODABAŞ 1 , Recai OKTAŞ 2 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Akıllı Sistemler Mühendisliği Anabilim Dalı, 55139, Samsun, Türkiye 2 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 55139, Samsun, Türkiye Gönderi: 04 Mart 2020; Kabul: 21 Nisan 2020; Yayınlanma: 01 Ekim 2020 (Received: March 04, 2020; Accepted: April 21, 2020; Published: October 01, 2020) Özet Veri madenciliği, birçok teknik ve algoritmayı kullanarak büyük veri tabanlarından anlamlı bilgileri çıkarma işlemidir. Veri madenciliği genellikle, “verilerde bilgi keşfi” olarak adlandırılan ve bu bilgileri bulmak için kullanılan yöntemlerdir. Veri madenciliğinin temel yöntemlerinden birisi olan kümeleme yöntemidir. Kümeleme yöntemi günümüz dünyasında hızla çoğalan verilerin analizinde kullanılacak en güçlü yöntemlerdendir. Kümeleme bazı benzerlik mesafelerine dayalı olarak verilerdeki doğal gruplamaları veya kümeleri bulma tekniğidir. Kümeleme aslında birçok farklı veri analizlerinde temel bir adımdır. Bundan dolayı bu derlemede kümeleme algoritmalarında kullanılan farklı yöntemler özet bir şekilde anlatılmıştır. Anahtar kelimeler: Algoritma, Kümeleme, Hiyerarşik kümeleme, Bölümsel Kümeleme, Yoğunluk tabanlı kümeleme Overview of Different Methods Used in Clustering Algorithms Abstract: Data mining is the process of extracting meaningful information from large databases using many techniques and algorithms. Data mining is often referred to as "information discovery in data" and many methods are used to find this information. Clustering method, which is one of the basic methods of data mining, is one of the most powerful methods to analyze these data, while data is being produced rapidly in today's world. Clustering is the technique of finding natural groupings or clusters in data based on some similarity distances. Also clustering is essentially a fundamental step in many different data analyzes. Therefore, different methods used in clustering algorithms are briefly described in this review. Keywords: Algorithm, Clustering, Hierarchical clustering, Partitional clustering, Density-based clustering *Corresponding author: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Akıllı Sistemler Mühendisliği Anabilim Dalı, 55139, Samsun, Türkiye E mail: tohid.yousefi@hotmail.com (T. YOUSEFİ) Tohid YOUSEFİ https://orcid.org/0000-0003-4288-8194 Mehmet Serhat ODABAŞ https://orcid.org/0000-0002-1863-7566 Recai OKTAŞ https://orcid.org/0000-0003-3282-3549 Cite as: Yousefi T, Odabaş MS, Oktaş R. 2020. Overview of different methods used in clustering algorithms. BSJ Eng Sci, 3(4): 173-189. BSJournals