Fuzzy Bayes classification
Bulanık Bayes sınıflandırıcısı
- Tez No: 346270
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜVENÇ ARSLAN, DOÇ. DR. GÖZDE YAZGI TÜTÜNCÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Mahalanobis uzakl ığı, Bayes sınıflandırıcısı, Bulanı k k üme teorisi, Mahalanobis distance, Bayes classi cation, Fuzzy set theory
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, bağımsızlık varsayımı dikkate alınmadan sayısal niteleyiciler için yeni bir Bulanık Bayes Sınıflaması önerilmiştir. Sınıflamada, y üksek doğruluğu elde etmek için, Bulanık C-Means K ümelemesi (BCM) kullanılarak üyelik fonksiyonları oluşturulmuştur. BCM kullanımındaki temel amaç, bir uzmana danışmak yerine üyelik fonksiyonlarını doğrudan veri setinden elde etmektir. Önerilen y öntem, yalnızca sayısal niteleyicileri içeren ve alanyazında iyi bilinen iki veri seti üzerinde g österilmistir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new Fuzzy Bayes Classification is proposed for numerical attributes without considering the independence assumption. In order to get high accuracy in classification membership functions are constructed by using Fuzzy C-Means Clustering (FCM). The main objective in using FCM is to obtain membership functions directly from the data set instead of consulting to an expert. The proposed method is demonstrated on two well-known data sets from the literature which consist of numerical attributes only.
Benzer Tezler
- Tıbbi veriler üzerinde makine öğrenme algoritmaları ve bulanık mantık ile kurallar öğrenme
Machine learning algorithms and learning rules with fuzzy logic on medical data
YUSUF UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET ARSLAN
- El yazısı karakterlerinin kapalı cebirsel eğrilerle modellenmesi ve sınıflandırılması
Handwriting character modeling with implicit curves and classification
İHSAN PENÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ
- PISA uygulamasında veri madenciliği algoritmalarının sınıflama performanslarının ve değişken seçme yöntemlerinin karşılaştırılması
A comparison of the classification performance of data mining algorithms and variable selection methods in the PISA assessment
EVRİM YALÇIN
Doktora
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU
- Using artificial neural network with comparative analysis of different techniques for the classification of sentiment analysis
Yapay sinir ağının benzer analizlerin sınıflandırılmasında farklı tekniklerin karşılaştırmalı analiziyle kullanılması
OMAR ABDULAH SALEH AL-BAYATI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Biyomedikal seslerin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of biomedical sounds
FATMA ZEHRA GÖĞÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR KARLIK