Geri Dön

Veri madenciliğinde genetik programlama temelli yeni bir sınıflandırma yaklaşımı ve uygulaması

A new genetic programming based classification approach in data mining and application

  1. Tez No: 177636
  2. Yazar: MEHMET BURAK TELCİOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciligi, sınıflandırma, genetik programlama, çoklu denklem programlama, Data mining, classification, genetic programming, multi expression programming
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  2. Paralel programlama ile web madenciliğinde log analizi

    Log analysis in web mining with parallel programming

    GÜNCEL SARIMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNCAY YİĞİT

  3. New approach to unsupervısed based classıfıcatıon on mıcroarray data

    Mi̇krodi̇zi̇li̇m veri̇lerden danışmansız öğrenmeye dayalı sınıflamada yeni̇ yaklaşım

    ERDAL COŞGUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU

  4. 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

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ESNAF

  5. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    UlaşımManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GERŞİL