Geri Dön

Çok değişkenli karma dağılım modeline dayalı kümeleme analizi

Multivariate mixture distribution model based cluster analysis

  1. Tez No: 244347
  2. Yazar: TAYFUN SERVİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA EROL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 266

Özet

Sonlu karma dağılım modeli, modele dayalı kümeleme analizinde kullanılır.Sonlu karma dağılım modeline dayalı kümeleme analizine modele dayalı kümelemeanalizi denir. Kümeleme analizinde amaç her bir grup içindeki elemanlar arasındakiuzaklığın minimum ve gruplar arasındaki farkın maksimum yapılmasıdır. Modeledayalı kümeleme analizinde veri, çok değişkenli karma dağılım modeliyle temsiledilir. Bu temsilde modeldeki her bir bileşen verideki bir kümelenmeye karşılık gelir.Modeldeki her bir bileşen için çok değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonu, çokdeğişkenli veri setindeki ilgili küme yapısını açıklar. Bu tez çalışmasında: i) Çokdeğişkenli verinin karma dağılım modeline sahip olduğu ve karma dağılımmodelindeki her bir bileşenin çok değişkenli normal dağıldığı varsayımıyla çokdeğişkenli karma dağılım modeline dayalı kümeleme analizinde bileşen kümesayısının belirlenmesi için yeni bir yöntem önerilmiştir. ii) Çok değişkenli verininkarma dağılım modeline dayalı kümeleme analizi için çok değişkenli veridekigrupların inceltilerek kümelenmesi amacıyla yeni bir algoritma geliştirilmiştir. iii)Çok değişkenli verideki grupların inceltilerek kümelenmesi için geliştirilen algoritmakullanılarak uzaktan algılanmış çok bantlı uydu görüntü verisi eğitimli olarak alanbazında sınıflandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Mixture distribution model is used for model based cluster analysis. Clusteranalysis based on mixture distribution models, is called as model based clusteranalysis. The aim of the model based cluster analysis is minimizing the distancesbetween each elements in a group and maximizing the differences between groups inmultivariate data set. In model based cluster analysis approach, it is assumed that themultivariate data is generated by a mixture distribution model in which eachcomponent corresponds to a different cluster in multivariate data set. Themultivariate probability density function for each component in mixture distributionmodel explains the structure of the corresponding cluster in multivariate data set. Inthis thesis: i) A new method is proposed for determining the number of componentclusters in the multivariate normal mixture model based cluster analysis by assumingthat the multivariate data having mixture distribution model and each component inmixture distribution model is multivariate normal distribution. ii) A new algorithm isdeveloped for multivariate normal mixture distribution model based cluster analysisby refining groups in multivariate data set. iii) The new algorithm developed formultivariate normal mixture distribution model based cluster analysis by refininggroups in multivariate data set is applied for supervised per field classification ofremotely sensed multispectral image data of an an agricultural region in Adana.

Benzer Tezler

  1. Karma dağılım modelleri kullanılarak çok değişkenli veride grup yapılarının belirlenmesi, ayrıştırılması, kümelenmesi ve sınıflandırılması

    Determination of group structures in multivariate data, discrimination, clustering and classification using mixture distribution models

    MARUF GÖGEBAKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    MatematikErciyes Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMZA EROL

  2. Karma dağılım modellerine dayalı ayrıştırma analizi ve sınıflandırma

    Discriminant analysis based on mixture distribution models and classification

    NAZİF ÇALIŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    PROF. DR. HAMZA EROL

  3. Approximating multivariate distributions with cumulative residual entropy: A Study on dynamic integrated climate-economy model

    Kümülatif artık entropi ile çok değişkenli dağılımların tahminlenmesi: Dinamik entegre iklim-ekonomi modeli üzerine bir çalışma

    MUHAMMED SÜTÇÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

    Endüstri ve Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ABBAS

  4. Parameter estimations in linear mixed models with heavy-tailed and skew distributions

    Lineer karma modellerde kalın kuyruklu ve çarpık dağılımlara dayalı parametre tahminleri

    TUĞBA KAPUCU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FULYA GÖKALP YAVUZ

  5. Bir kara ulaştırma koridorunda yük taşımacılığı tür seçiminin lojistik maliyete göre modellenmesi

    Modelling mode choice decision of freight transportation based on logistics cost model in a ground transportation corridor

    SEVİL KÖFTECİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ŞAHİN