Geometrik medyan - Vikipedi
İçeriğe atla
Ana menü
Gezinti
  • Anasayfa
  • Hakkımızda
  • İçindekiler
  • Rastgele madde
  • Seçkin içerik
  • Yakınımdakiler
Katılım
  • Deneme tahtası
  • Köy çeşmesi
  • Son değişiklikler
  • Dosya yükle
  • Topluluk portalı
  • Wikimedia dükkânı
  • Yardım
  • Özel sayfalar
Vikipedi Özgür Ansiklopedi
Ara
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç
  • Bağış yapın
  • Hesap oluştur
  • Oturum aç

İçindekiler

  • Giriş
  • 1 Tanınım
  • 2 Özellikler
  • 3 Özel haller
  • 4 Hesaplama
  • 5 Örtük formül
  • 6 Ayrıca bakınız
  • 7 Kaynakça

Geometrik medyan

  • English
  • Español
  • Français
  • עברית
  • 한국어
  • Română
  • Русский
  • Українська
Bağlantıları değiştir
  • Madde
  • Tartışma
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Araçlar
Eylemler
  • Oku
  • Değiştir
  • Kaynağı değiştir
  • Geçmişi gör
Genel
  • Sayfaya bağlantılar
  • İlgili değişiklikler
  • Kalıcı bağlantı
  • Sayfa bilgisi
  • Bu sayfayı kaynak göster
  • Kısaltılmış URL'yi al
  • Karekodu indir
Yazdır/dışa aktar
  • Bir kitap oluştur
  • PDF olarak indir
  • Basılmaya uygun görünüm
Diğer projelerde
  • Vikiveri ögesi
Görünüm
Vikipedi, özgür ansiklopedi
Başlığın diğer anlamları için medyan (anlam ayrımı) sayfasına bakınız.
Geometrik medyanı anlatan görsel tasvir.

Geometrik medyan bir Öklid uzayında bulunan aralıklı set halindeki örneklem noktaları, bu noktalar arasındaki uzaklıkların toplamını en küçük (minimum) yapan bir nokta olarak tanımlanır. Tek boyutlu veri serisi içinde veri noktaları arasında uzaklıkları minimum yapma özelliği olan medyanın, çok boyutlu veri uzayında karşıtı olup, bir çokdeğişirli merkezsel konum ölçüsü olur. Geometrik medyan için kullanılan diğer adlar Fermat-Weber noktası veya 1-medyan olur.

Geometrik medyan yöneylem araştırması, Endüstri Mühendisliği alanlarında bulunan ve pratikte çok önemi olan standart üretim ve dağıtım kuruluşu konumlanma problemi için kullanılan yaklaşımlardan en popüleridir; çünkü geometrik medyan noktasında konumlanma taşıma maliyetlerini en küçük yapan bir noktadır.

Tanınım

[değiştir | kaynağı değiştir]

Geometrik medyan için matematik biçimde tanımlama şöyle yapılır:

Her biri x i ∈ R n {\displaystyle x_{i}\in \mathbb {R} ^{n}} {\displaystyle x_{i}\in \mathbb {R} ^{n}} içinde m tane nokta olan x 1 , x 2 , … , x m {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{m}\,} {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{m}\,} seti verilmiş olsun. Bu halde geometrik medyan matematiksel olarak şöyle tanımlanır:

Geometrik Medyan = argmin y ∈ R n ∑ i = 1 m ‖ x i − y ‖ {\displaystyle ={\underset {y\in \mathbb {R} ^{n}}{\operatorname {argmin} }}\sum _{i=1}^{m}\left\|x_{i}-y\right\|} {\displaystyle ={\underset {y\in \mathbb {R} ^{n}}{\operatorname {argmin} }}\sum _{i=1}^{m}\left\|x_{i}-y\right\|}

Burada argmin verilen toplamanın hangi argümanlara göre minimumunun bulunduğunu gösterir. Bu halde bütün x i {\displaystyle x_{i}} {\displaystyle x_{i}} noktalarına giden Euclid-tipi uzaklıklarının toplamını minimum yapacak bir başlangıç noktası olan y {\displaystyle y} {\displaystyle y} noktasıdır.

Özellikler

[değiştir | kaynağı değiştir]
  • Tek boyutlu uzayda, geometrik medyan medyan ile çakışır. Buna neden tekdeğişirli medyanın da veri noktalarından medyana uzaklıklarının toplamının minimum olmasıdır.
  • Eğer noktalar doğrudaşlık (İngilizce:collinearity) özelliğine sahip değillerse, geometrik medyan tanımına uyan yegane tek bir noktadır.
  • Geometrik medyan Euclid tipi (çevirme ve devretme gibi) benzerlik dönüşümlerine eşit değişme gösterir. Bu demektir ki geometrik medyana uygulanan benzerlik dönüşümü ile elde edilen sonuç ile önce veri serisine ayni dönüşümü uygulayıp sonra dönüşümlü serilerin geometrik medyanı alma sonucuyla aynıdır. Bu özellik geometrik medyanın sadece nokta çiftlerine göre tanımlanması nedeninden ve örneklem veri serisinin temsil edildiği ortogonal Kartezyen koordinat sistemine bağlı olmamasından ortaya çıkar. Buna karşılık, birçoklu değişirli veri dizisi kullanılarak elde edilen çoklu-medyan genellikle rotasyon dönüşümünden etkilenmekte ve koordinat sitemi seçimine çok güçlü olarak bağlı olmaktadır.
  • Geometrik medyan için çöküntü noktası 0,5 olarak hesaplanmıştır.[1] Bu demektir ki eğer örneklem veri serisinin yarısı keyfi bir şekilde bozulmuşlarsa, geometrik medyan bu halde bile, bozuk olmayan verilerin ortaya çıkarabileceği merkezsel konum noktasının bir güçlü kestirimi olacaktır.

Özel haller

[değiştir | kaynağı değiştir]
  • Üç nokta için: Eğer bir üçgenin herhangi bir açısı 120°den daha büyük ise, geometrik medyan bu açının başlangıç köşe noktasıdır. Eğer tüm açılar 10&geg;den daha az ise, geometrik medyan üçgenin içinde öyle bir noktadır ki tüm üç çift noktaya 120°lik bir açı kurulabilirse, bu nokta üç noktaya kurulmuş olan bir üçgenin Fermat noktası olarak da bilinir.
  • Dört aynı-düzeysel noktalar için: Eğer bir nokta diğer üç noktadan kurulmuş olan bir üçgenin içinde ise bu nokta geometrik medyandır. Aksi halde, noktalar bir konveks dörtgen kurarlar ve geometrik medyan bu dörtgenin köşegenlerinin kesişme noktasıdır. Bu nokta dört köşe noktasının Radon noktası olarak bilinir.

Hesaplama

[değiştir | kaynağı değiştir]

Kavram olarak anlaşılması oldukça kolay olan geometrik medyan bulmak için kullanabilcek bir matematik formül daha mevcut değildir. Geometrik medyana benzer olan ve her örneklem noktasının uzaklık karelerinin toplamını minimum yapan sentroid veya kütle merkezi için basit bir formül bulunmaktadır. Ama uzaklık toplamını minimize edecek geometrik medyan için bunun imkânsız olduğu, yani sadece aritmetiksel işlemler ve kinci kökler hesapları kullanılmasını öneren bir matematik formülün bulunmasının genel olarak mümkün olamayacağı, ispatlanmıştır.[2][3]

Cebirsel şekilde bir formülün bulunmasına rağmen, sayısal yaklaşımlar kullanılarak yinelemeli süreçle, her bir yinelemede daha geometrik medyan için çok uygun yaklaşık değerler bulunabilir. Bu tip yordamların kullanılması temelinde bulunan gerçek uzaklıkların toplamının bir konveks fonksiyon olmasıdır çünkü her örneklem veri noktasına uzaklık konveks olduğu için, konveks fonksiyonların toplamının da konveksdir. Böylece her bir çözüm aşamasında uzaklıkların toplamını azaltan bir yordam bir yoresel optimum noktasına takılıp kalmamaktadır.

Geometrik medyan bulmak için kullanılan bir yineleme ile yaklaşık çözüm bulma işlemine Weiszfeld'in algoritması adi verilmektedir.[4][5] ve bu yinelemeli tekrar ağırlıklanmış en küçük kareler yönteminin bir değişik şeklidir.


Bose ve arkadaşları (2003) bu probleme bir yaklaşık optimal çözüm değeri bulmak için daha komplike geometrik optimizasyon yöntemlerinin kullanılmasını önermektedirler.

Örtük formül

[değiştir | kaynağı değiştir]

Eğer y tüm diğer verilmiş noktalar olan xj lerden belirgin olarak farkı ise, ynin geometrik medyan olması ancak ve ancak şu ifadeyi tatmin ederse mümkündür:

0 = ∑ j = 1 m x j − y ‖ x j − y ‖ . {\displaystyle 0=\sum _{j=1}^{m}{\frac {x_{j}-y}{\left\|x_{j}-y\right\|}}.} {\displaystyle 0=\sum _{j=1}^{m}{\frac {x_{j}-y}{\left\|x_{j}-y\right\|}}.}

Bu ise Weiszfeld'in algoritmasının yakın benzeri olan şu ifadeyle aynıdır:

y = ( ∑ j = 1 m x j ‖ x j − y ‖ ) / ( ∑ j = 1 m 1 ‖ x j − y ‖ ) {\displaystyle \left.y=\left(\sum _{j=1}^{m}{\frac {x_{j}}{\|x_{j}-y\|}}\right)\right/\left(\sum _{j=1}^{m}{\frac {1}{\|x_{j}-y\|}}\right)} {\displaystyle \left.y=\left(\sum _{j=1}^{m}{\frac {x_{j}}{\|x_{j}-y\|}}\right)\right/\left(\sum _{j=1}^{m}{\frac {1}{\|x_{j}-y\|}}\right)}

Eğer y verilmiş olan noktaların bazılarına eşit ise, o halde ynin geometrik medyan olması ancak ve ancak

0 = ∑ j = 1 m u j {\displaystyle 0=\sum _{j=1}^{m}u_{j}} {\displaystyle 0=\sum _{j=1}^{m}u_{j}}

koşuluna uyan uj vektörlerinin bulunması ile mümkün olur. Burada xj ≠ y için

u j = x j − y ‖ x j − y ‖ {\displaystyle u_{j}={\frac {x_{j}-y}{\left\|x_{j}-y\right\|}}} {\displaystyle u_{j}={\frac {x_{j}-y}{\left\|x_{j}-y\right\|}}}

ve xj = y için

xj = y

olur.

Ayrıca bakınız

[değiştir | kaynağı değiştir]
  • Merkezsel konum ölçüleri
  • Sentroid, Euclid tipi uzaklıkların karelerinin toplamının minimum değeri bulunur.

Kaynakça

[değiştir | kaynağı değiştir]
  1. ^ Lopuhaä, H. P.; Rousseeuw, P. J. (1991). "Breakdown points of affine equivariant estimators of multivariate location and covariance matrices". Annals of Statistics 19 (1): 229–248
  2. ^ Cockayne,E.J. ve Melzak,Z.A. (1969) "Euclidean constructability in graph minimization problems." Mathematics Magazine C.42 say.206–208
  3. ^ Bajaj,C.(1988) "The algebraic degree of geometric optimization problems" Discrete and Computational Geometry C.1 say.177-199
  4. ^ Weiszfeld,E. (1937) "Sur le point pour lequel la somme des distances de n points donnes est minimum", Tohoku Math. Journal C.43 say.355–386
  5. ^ Kuhn,H.W. (1973), "A note on Fermat's problem" Mathematical Programming C.4 No.1 say.98–107
  • Chandrasekaran, R. ve Tamir, A. (1989) "Open questions concerning Weiszfeld's algorithm for the Fermat-Weber location problem" Mathematical Programming, Series A C.44 say.293–295
  • Fekete, S.P., Mitchell, J.S.B. ve Beurer, K. (2003) On the continuous Fermat-Weber problem
  • Weber, Alfred (1909), Über den Standort der Industrien, Erster Teil: Reine Theorie des Standortes, Mohr: Tübingen
  • Wesolowsky, G. (1993) "The Weber problem: History and perspective" Location Science C.1 say.5–23
  • Weiszfeld, E. (1937). "Sur le point pour lequel la somme des distances de n points donnes est minimum". Tohoku Math. Journal 43: 355–386.
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Geometrik_medyan&oldid=35994576" sayfasından alınmıştır
Kategoriler:
  • Ortalama
  • Optimizasyon
  • Yöneylem araştırması
  • Parametrik olmayan istatistik
  • Betimsel istatistik
  • Geometrik algoritmalar
  • Sayfa en son 14.00, 8 Eylül 2025 tarihinde değiştirildi.
  • Metin Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş Lisansı altındadır ve ek koşullar uygulanabilir. Bu siteyi kullanarak Kullanım Şartlarını ve Gizlilik Politikasını kabul etmiş olursunuz.
    Vikipedi® (ve Wikipedia®) kâr amacı gütmeyen kuruluş olan Wikimedia Foundation, Inc. tescilli markasıdır.
  • Gizlilik politikası
  • Vikipedi hakkında
  • Sorumluluk reddi
  • Davranış Kuralları
  • Geliştiriciler
  • İstatistikler
  • Çerez politikası
  • Mobil görünüm
  • Wikimedia Foundation
  • Powered by MediaWiki
Geometrik medyan
Konu ekle