Veri madenciliğinde genetik programlama temelli yeni bir sınıflandırma yaklaşımı ve uygulaması
A new genetic programming based classification approach in data mining and application
- Tez No: 177636
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciligi, sınıflandırma, genetik programlama, çoklu denklem programlama, Data mining, classification, genetic programming, multi expression programming
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
Bu çalısmanın amacı veritabanlarında bulunan veri kümelerinin sınıflandırma sürecini mümkün oldugunca hızlı ve kolay biçimde tamamlayacak bir algoritma tasarlamaktır. Bu algoritmanın diger çalısmalardan ayrılan iki önemli özelligi çoklu denklem programlama temelli bir kromozom yapısı kullanması ve genetik programlamanın uygunluk degerlendirme asamasını evrimlestirdigi SQL cümleciklerini kullanarak basarmasıdır. Gelistirilen MEPAR-SQL algoritması çesitli literatür ve gerçek veri kümelerine uygulanmıs, deney tasarımında bulunan parametre düzeyleri kullanılarak bulunan sonuçlar iyi bilinen çesitli geleneksel algoritmalar ile karsılastırılmıstır. Karsılastırma sonucunda MEPAR-SQL algoritması çok iyi sonuçlar bulmustur.
Özet (Çeviri)
The aim of the study is, to design an algorithm that can complete a classification process of datasets resides in databases in a fast and easy manner. This algorithm differs from others by the two distinctions; this algorithm uses a multi expression programming based chromosome structure and it uses SQL scripts for fitness evaluation which is one of the steps of the genetic programming. MEPAR-SQL algorithm is applied to several literature and real datasets and the parameter levels which are found by experimental design are compared with several well known traditional algorithms. According to the comparison it is found that MEPAR-SQL algorithm shows good performance.
Benzer Tezler
- Genetik programlama kullanılarak iki sınıflı tıbbi verilerin sınıflandırılması
Classification of medical data with two classes by using genetic programming
MUSBEHA AMAN BATO
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
BiyomühendislikErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Paralel programlama ile web madenciliğinde log analizi
Log analysis in web mining with parallel programming
GÜNCEL SARIMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY YİĞİT
- New approach to unsupervısed based classıfıcatıon on mıcroarray data
Mi̇krodi̇zi̇li̇m veri̇lerden danışmansız öğrenmeye dayalı sınıflamada yeni̇ yaklaşım
ERDAL COŞGUN
Doktora
İngilizce
2013
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU
- Perakende endüstrisinde raf alanı yönetimine veri madenciliği esaslı analitik bir yaklaşım
An analytic approach based on data mining to shelf space management in retail industry
TUNCAY ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
- Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu
Optimization of headway with smart card data mining in urban public transportation planning
BEDRETTİN TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU