Karma dağılım modellerine dayalı ayrıştırma analizi ve sınıflandırma
Discriminant analysis based on mixture distribution models and classification
- Tez No: 275547
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA EROL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 187
Özet
Karma dağılım modelleri, incelenen karakteristiklere göre homojen olmayan ya da heterojen yapıdaki kitleleri modellemek için kullanılır. Kitlenin incelenen karakteristiklerine göre oluşturulan karma dağılım modelleri özellikle modele dayalı ayrıştırma ve sınıflandırma analizlerinde kullanılmaktadır. Maksimum aitlik olasılığı ve Bayes sınıflandırma kuralına göre yapılan karma dağılım modellerine dayalı ayrıştırma analizinde tek yada çok değişkenli veri kümesi için bir nokta ile bir karma dağılım modeli arasındaki uyuma/benzerliğe göre sınıflandırma yapılır.Bu çalışmada çok değişkenli karma normal dağılım modellerine ait parametrelerin tahmininde yapay sinir ağlarına dayalı bir tahmin yöntemi uygulanmış ve elde edilen parametre tahminleri kullanılarak oluşturulan karma dağılım modelleri ve Bayes sınıflandırma kuralı kullanılarak karma ayrıştırma analizi yapılmıştır.Bu çalışmada ayrıca, tek değişkenli veri kümesi olması durumda iki karma dağılım modeli arasındaki uyuma / benzerliğe göre yapılan sınıflandırmadan farklı olarak, çok değişkenli veri kümeleri için iki karma dağılım modeli arasındaki uyuma/benzerliğe göre sınıflandırma yapılarak karma ayrıştırma analizi yöntemi önerilmiştir. Önerilen bu yöntemde hem eğitim verisi için hem de test verisi için çok değişkenli karma dağılım modelleri oluşturulmuş ve oluşturulan modeller arasında ortalama Bhattacharyya uzaklığı kullanılarak test verisi, eğitim verisine sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Mixture distribution models can be used for modeling of non-homogeneous or heterogeneous structure of a population with the interested characteristics. Mixture distribution models can be also used for model based discrimination and classification. Discrimination based on the mixture distribution models is called mixture discriminant analysis. Each observation in the test data is classified with the mixture distribution models of the training data by using Bayes classification rule. This classification method based on similarity between an observation and a mixture distribution model in mixture discriminant analysis. In this PhD Thesis, we fit the mixture of multivariate normal distribution models for the training data. The test data is classified by using average Bhattacharyya distance. Therefore, for the multivariate data we emlpoy the mixture discriminant analysis based on similarity between two mixture distribution models as an alternative the Bayes classification rule. In addition, we use mixture discriminant analysis with neural networks. The parameters of the mixture of multivariate normal distributions were estimated with neural networks.
Benzer Tezler
- 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
- Ortaokul ve lise öğrencilerinin internet bağımlılığı ve problemli internet kullanımının incelenmesi
An investigation of internet addiction and problematic internet use of secondary and high school students
NURİ ERDEMİR
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve Öğretimİnönü ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KUTLU
- Historical representation of women in leadership: A mixed-method analysis of enablers and barriers of women's progression in higher education
Kadınların liderlikteki tarihi temsili: Kadınların yükseköğretimde ilerlemelerini kolaylaştıran ve engelleyen faktörlerin bir karma yöntem analizi
ÖZLEM BAYKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. MERVE ZAYİM KURTAY
- Proposing an operational data analytics approach in ship management
Gemi yönetiminde bir operasyonel veri analizi yaklaşımı önerisi
ÖMER SÖNER
Doktora
İngilizce
2019
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ÇELİK
DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ
- Havacılık sektöründe istatistiksel proses kontrol: Uçak bakım süreçlerinin iyileştirilmesine yönelik bir uygulama
Statistical process control in the aviation sector: An implementation to improve aircraft maintenance processes
HAMİT HAMİDETTİN KUMURKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM