Geri Dön

A mixed-integer programming approach to multi-class data classification problem

Çok sınıflı veri sınıflandırma probleminin tam sayı karışık programlama metodu ile çözülmesi

  1. Tez No: 198568
  2. Yazar: FADİME YÜKSEKTEPE ÜNEY
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. METİN TÜRKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Veri Sınıflandırma, farklı özelliklere sahip örneklerin bilinen sınıflara olan üyeliğinibelirlemeye çalışan veri madenciliğinin önemli bir problemidir. Veri setini iki gruba ayırangeleneksel yöntemler çok sınıflı veri sınıflandırma problemlerinde beklenen iyi sonuçlarıgöstermemektedir. Bu tezde veri sınıflandırma problemi için geliştirilmiş tamsayı karışıkprogramlamaya dayalı yeni bir yöntemi anlatmaktadır. Önerilen yeni yöntemde sınıflarınsınırlarını belirlemek amacıyla çok boyutlu kutular kullanılmaktadır. Bu çok boyutlu kutularınvarlığını ve sınırlarını temsil etmek için tamsayı karışık programlama modeli geliştirilmiştir.Ayrıca, soyut karar değişkenleri arasındaki ilişkiler Önermeler Mantığı kullanılarak ifadeedildikten sonra Mantıksal Cebir kullanılarak tamsayı kısıtlamalara dönüştürülmüştür. Buyeni yöntem bir örnek üzerinde ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Bu modelin verimliliği verisınıflandırılmasında çok bilinen ve çok kullanılan veri setleri üzerinde test edilmiştir. Örnekproblem ve bilenen veri setleri kullanılarak elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin oldukçadoğru ve verimli olduğunu ispatlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Data classification is an important data mining problem that aims todetermine the membership of different data points to a number of different sets.Traditional approaches that are based on partitioning the data sets into two groupsperform poorly for multi-class data classification problems. A new dataclassification method based on mixed-integer programming is presented in thisthesis. The proposed approach is based on the use of hyper-boxes for definingboundaries of the classes that include all or some of the points in that set. A mixed-integer programming model is developed for representing existence of hyper-boxesand their boundaries. In addition, the relationships among the discrete decisions inthe model are represented using propositional logic and then converted to theirequivalent integer constraints using Boolean algebra. The proposed approach formulti-class data classification is illustrated on an example problem. The efficiencyof the proposed method is tested on two separate data sets; the well-known IRISdata set and the protein folding type data set. The computational results on theillustrative example and the benchmark problems show that the simplicity andaccuracy of the proposed method provides scientific insight into the multi-classdata classification problems.

Benzer Tezler

  1. MILP based hyper-box enclosure approach to multi-class data classification

    Çok gruplu veri sınıflandırma için tamsayı karışık programlamaya dayalı çok boyutlu kutu ile çevreleme yaklaşımı

    FADİME ÜNEY YÜKSEKTEPE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. METİN TÜRKAY

  2. Optimization based polyhedral region approach for multi-class data classification problem

    Çok gruplu veri sınıflandırması problemi için eniyileme tabanlı çokyüzlü bölge yaklaşımı

    FATİH RAHİM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve İşletme Yönetimi Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TÜRKAY

  3. Bütünleşik tedarik zinciri ağında tesis yeri seçimi problemi için bulanık çok amaçlı programlama modeline sezgisel bir yaklaşım: Tavlama benzetimi algoritması

    A heuristic approach to fuzzy multi-objective programming model for facility location problem in an integrated supply chain network: Simulated annealing algorithm

    HÜSEYİN ALİ SARIKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeKara Harp Okulu Komutanlığı

    Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN TÜRKBEY

  4. Throughput optimization in robotic cells

    Robotic hücrelerde çıktı optimizasyonu

    ATABAK ELMI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA AYŞE TOPALOĞLU

  5. Risk-averse multi-stage mixed-integer stochastic programming problems

    Riskten kaçınan çok aşamalı karma tam sayılı rassal programlama problemleri

    ALİ İRFAN MAHMUTOĞULLARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN

    PROF. DR. MEHMET SELİM AKTÜRK