Geri Dön

Sezgisel yöntemlerle k harmonik ortalama veri kümeleme eniyilemesi

Optimization of k harmonic means clustering with metaheuristics

PDF İndir

  1. Tez No: 184590
  2. Yazar: ALPER ÜNLER
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ZÜLAL GÜNGÖR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

SEZGİSEL YÖNTEMLERLE K HARMONİK ORTALAMA VERİKÜMELEME ENİYİLEME(Doktora Tezi)Alper ÜNLERGAZİ ÜNİVERSİTESİFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜAralık 2006ÖZETVeri madenciliği ve vektör nicemleme alanlarındaki en önemli problemlerdenbirisi veri kümeleme problemidir. Veri kümeleme analizi temelde hiyerarşik vehiyerarşik olmayan veri kümeleme olarak ikiye ayrılmaktadır. Hiyerarşikolmayan veri kümelemede merkez tabanlı kümeleme en çok kullanılanyöntemdir ve merkez tabanlı kümelemenin temelini K-Ortalama kümelemealgoritması oluşturmaktadır. Kullanımı ve anlaşılması çok kolay bir algoritmaolmasına rağmen K-Ortalama algoritmasının ilk seçilen merkezlere duyarlılıkve yerel eniyi noktasına takılma gibi iki temel problemi vardır. Diğer birmerkez tabanlı kümeleme algoritması olarak önerilen K-Harmonik Ortalamakümeleme yöntemi ilk merkezlere karşı duyarlılık problemine çözüm olarakönerilmiştir. Ancak amaç fonksiyonunun birden fazla yerel en küçük noktayasahip olması nedeniyle yerel eniyiye takılma problemi halen devam etmektedir.Bu çalışmada K-Harmonik Ortalama veri kümelemede yerel eniyiyetakılmamak ve en iyiye yakın çözümler bulmak amacıyla sezgisel yöntemlergeliştirilmiştir. Tabu arama, tavlama benzetimi ve parçacık sürü en iyilemesigibi üç temel sezgisel yöntem ayrı ayrı K-Harmonik Ortalama kümelemealgoritması ile birleştirilerek melez yöntemler oluşturulmuştur (TABAKHO,TAVBEKHO, PARSEKHO).Yapılan test ve analiz çalışmalarında önerilen yöntemlerin diğer yöntemlerdendaha iyi çözümler ürettiği gözlemlenmiştir.Bilim Kodu : 906.1.148Anahtar Kelimeler :Veri kümeleme, K-Ortalama, Bulanık K-Ortalama, K-Harmonik Ortalama, tabu arama, tavlama benzetimi,Parçacık sürü en iyilemesiSayfa Adedi :132Tez Yöneticisi :Prof.Dr.Zülal GÜNGÖR

Özet (Çeviri)

OPTIMIZATION OF K HARMONIC MEANS DATACLUSTERING WITH METAHEURISTICS(Ph.D. Thesis)Alper ÜNLERGAZİ UNIVERSITYINSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGYDecember 2006ABSTRACTData clustering analysis is the basic problem of data mining and vectorquantization. There are basically two types of clustering: Hierarchical andpartitional. Center based clustering methods are the most common ones inpartitional clustering. K-Means clustering algorithm forms the basis of thecenter based clustering. Although it is very easy to implement and understand,K-Means clustering algorithm, it suffers form two major drawbacks; Firstly itis sensitive to initial conditions and secondly it converges to a local optimum. K-Harmonic Means data clustering method considerably solves the sensitivityproblem. Since the objective function is nonconvex and there exists many localminima, converging to a local optimum is still a problem of K-Harmonic Meansdata clustering. In this study, some heuristics like tabu search, simulatedannealing and particle swarm optimization are integrated with K-HarmonicMeans method to solve the local optimum problem. Three hybrid algorithmsare developed and implemented during this PhD study. The names of thealgorithms are TABAKHO, TAVBEKHO and PARSEKHO.The hybrids developped in this study are tested on the well known datasets and inmost cases they overperformed the alternative methods.Science Code : 906.1.148Key Words :Data clustering, K-Means, Fuzzy K-Means, K-HarmonicMeans, tabu search, simulated annealing, particle swarmoptimizationPage Number :132Advisor :Prof.Dr.Zülal GÜNGÖR

Benzer Tezler

  1. Tez No

    545103

    Sezgisel bulanık sayılar ile reel opsiyon değerlemesi ve güneş enerjisi yatırımı uygulaması

    Real option valuation with intuitionistic fuzzy numbers and its application to solar energy investment

    HÜSEYİN YİĞİT ERSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  2. Tez No

    774182

    Anahtarlama açılarının sezgisel yöntemlerle optimize edilerek, evirici beslemeli asenkron motorlardaki harmoniklerin azaltılması

    Reduction of harmonics in inverter-fed asynchronous motors by optimizing switching angles using heuristic methods

    METİN DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ FUAT BOZ

  3. Tez No

    637532

    Investigation of timbral qualities of guitar using wavelet analysis

    Gitarın tınısal özelliklerinin dalgacık analizi kullanılarakaraştırılması

    ŞAFAK EKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

    PROF. DR. CAN KARADOĞAN

  4. Tez No

    743063

    Kazıklı radye temellerin tasarımını etkileyen faktörlerin sezgisel yöntemlerle araştırılması

    Investigation of the factors affecting the design of piled raft foundations using heuristic methods

    RAZİYE BOZKURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİLA DEMİRÖZ

  5. Tez No

    418872

    Hemşire çizelgeleme problemi için bir metasezgisel yaklaşım

    A metaheuristic approach for nurse scheduling problem

    ECE ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET SARUCAN

Geri Dön