Geri Dön

Feature selection using different mutual information estimation methods

Farklı karşılıklı bilgi kestirim yöntemleri kullanarak öznitelik seçimi

  1. Tez No: 295247
  2. Yazar: AHMET KENAN KULE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Bu çalışmada, farklı karşılıklı bilgi kestirim yöntemlerinin öznitelik seçimi üzerindeki etkisi incelenmiş, minimum-bolluk-maksimum-ilgi (mRMR) ve karşılıklı bilgi filtresi öznitelik seçim yöntemleri, bölümlemeden daha gelişmiş kestirim yöntemleri olan çekirdek yoğunluk kestirimi (KDE) bazlı ve k en yakın komşu (KNN) bazlı yöntemler kullanılarak iyileştirilmeye çalışılmıştır. Ayrıca bu karşılıklı bilgi kestirim yöntemlerinin yapay ve gerçek veriler üzerindeki başarımı ölçülmüş ve yöntemlerin başarımı altküme seçimi ve birleştirme yolları ile arttırılmaya çalışılmıştır. Altküme seçimi ve birleştirme yöntemlerinin başarımı arttırmadığı, k en yakın komşu bazlı kestirim yönteminin karşılıklı bilgi filtresi için kullanıldığında bölümlemeden daha yüksek başarım sağladığı, fakat mRMR'ın bundan yararlanamadığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this study, effect of different mutual information estimation methods on feature selection is examined, minimum-redundancy-maximum-relevance and mutual information filter feature selection methods are tried to be improved by using more advanced mutual information estimation methods than binning like k-nearest-neighbour (KNN) based and kernel density estimation (KDE) based methods. Besides, performances of these mutual information estimation methods on artificial and real data are measured and this performance is tried to be improved by subset selection and combination. It is concluded that subset selection and combination does not improve performance, KNN based estimation method improves performance when used in mutual information filter but mRMR does not benefit from this.

Benzer Tezler

  1. Extracting cryptocurrency trading signals from raw financial data using technical indicators and deep learning

    Teknik göstergeler ve derin öğrenme kullanarak işlenmemiş finansal verilerden kripto para alım ve satım sinyalleri elde etmek

    BAŞAK KALFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM

  2. Ensemble of feature selection models for malware datasets

    Kötücül yazılım veri kümeleri için öznitelik seçim modellerinin topluluğu

    FARUK CÜREBAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiKadir Has Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN DAĞ

  3. An experimental analysis of feature selection algorithms in hyperspectral image classification

    Hiperspektral görüntülerın sınıflamasında öznitelik seçim algoritmalarının deneysel analizi

    HAMED GHOLAMI VIJOUYEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN TAŞKIN KAYA

  4. Makine öğrenmesi yöntemleriyle biyomedikal veriden kanser teşhisi

    Cancer diagnosis from biomedical data with machine learning methods

    ÖZNUR SİNEM SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DAĞTEKİN

  5. Mutual information based feature selection for acoustic autism diagnosis

    Akustik otizm teşhisi için ortak bilgiye dayalı öznitelik seçimi

    ŞEFİKA YÜZSEVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN