Geri Dön

A contribution to modern data reduction techniques and their applications by applied mathematics and statistical learning

Modern veri azaltma teknıklerı ve uygulamalarına uygulamalı matematık ve ıstatıstık öğrenme ile bır katkı

PDF İndir

  1. Tez No: 284705
  2. Yazar: HATİCE SAKARYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER, YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖKTEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mühendislik Bilimleri, İstatistik, Mathematics, Engineering Sciences, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Çok boyutlu veriler dijital görüntü işleme, mikro dizilerde gen açıklaması, nöronsal popülasyon aktiviteleri gibi birçok alanda karşımıza çıkar. Boyut indirgeme- çok boyutlu datayı, daha az boyuta indirgeme- bilgi işleme, veri madenciliği, örüntü tanıma gibi birçok alanda problem oluşturur. Bu tezde Modern Veri Boyut İndirgeme Metodlarını teorik olarak inceleyip, matematiksel olarak uygulamalarını yapacağız. Bunun içinde, parçalı yapıların büklüm olup olmadığı, büklümlerin yapıları, algoritmalarda karşılaşılan zorluklar gibi bazı konularla ilgileneceğiz. Özellikle Vilnius, Litvanya da çalışan bir araştırma grubunun ve Karmiel ORT Braude College of Engineering Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümü öğretim üyelerinden Prof. Dr. Zeev Volkovich'in çalışma konusu olan Yerel Lineer Gömülmesi Analizi, Temel Bileşenler Analizi ve Isomap Algoritmalarına özel bir ilgi gösterip, uygulamalar yapacağız. Bu çalışmanın asıl amacı öncelikli olarak incelediğimiz üç algoritmayı kıyaslamaktır. Algoritmaları kıyaslarken her algoritmanın sonucunu ve hesaplama süresini göz önüne alarak kıyaslama yapacağız.

Özet (Çeviri)

High-dimensional data take place from digital image processing, gene expression micro arrays, neuronal population activities to financial time series. Dimensionality Reduction - extracting low dimensional structure from high dimension - is a key problem in many areas like information processing, machine learning, data mining, information retrieval and pattern recognition, where we find some data reduction techniques. In this thesis we will give a survey about modern data reduction techniques, representing the state-of-the-art of theory, methods and application, by introducing the language of mathematics there. This needs a special care concerning the questions of, e.g., how to understand discrete structures as manifolds, to identify their structure, preparing the dimension reduction, and to face complexity in the algorithmically methods. A special emphasis will be paid to Principal Component Analysis, Locally Linear Embedding and Isomap Algorithms. These algorithms are studied by a research group from Vilnius, Lithuania and Zeev Volkovich, from Software Engineering Department, ORT Braude College of Engineering, Karmiel, and others. The main purpose of this study is to compare the results of the three of the algorithms. While the comparison is beeing made we will focus on the results and duration of calculation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    66402

    İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı

    Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology

    İBRAHİM ÇİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN EVREN

  2. Tez No

    752532

    Tarım kaynaklı pestisitlerin SWAT ile havza ölçeğinde modellenmesi

    Modeling agricultural pesticide pollution by SWAT model

    FATMA NİHAN DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT EKREM KARPUZCU

  3. Tez No

    880075

    Polivinil klorür (PVC) geri dönüşüm tesisinin yangın güvenliği ve fine kinney analiz metodu ile yangın riskinin değerlendirilmesi

    Fire safety of polyvinyl chloride (PVC) recycling facility and assessment of fire risk using fine kinney analysis method

    ALİ ZEYNELGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    KimyaSakarya Üniversitesi

    Yangın ve Yangın Güvenliği Anabilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN DÜNDAR

  4. Tez No

    421065

    A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope HVAC and renewable system parameters

    Binalarda yapı kabuğu, mekanik sistemler ve yenilenebilir enerji sistemleri parametrelerinin eş zamanlı enerji optimizasyonu için bir yöntem

    MELTEM BAYRAKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ

    PROF. DR. MARCO PERINO

  5. Tez No

    511754

    Dietary planning using multi objective evolutionary algorithmwith fuzzy preference integration

    Diyet planlama probleminin çok amaçlı evrimsel algoritmalara bulanık tercih entegrasyonu ile çözümü

    ORHAN BALCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

Geri Dön