Geri Dön

Fuzzy Bayes classification

Bulanık Bayes sınıflandırıcısı

  1. Tez No: 346270
  2. Yazar: NECLA KAYAALP
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜVENÇ ARSLAN, DOÇ. DR. GÖZDE YAZGI TÜTÜNCÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Mahalanobis uzaklıığıı, Bayes sınıflandırıcısıı, Bulanıık küme teorisi, Mahalanobis distance, Bayes classi cation, Fuzzy set theory
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Bu tezde, bağımsızlık varsayımı dikkate alınmadan sayısal niteleyiciler için yeni bir Bulanık Bayes Sınıflaması önerilmiştir. Sınıflamada, yüksek doğruluğu elde etmek için, Bulanık C-Means Kümelemesi (BCM) kullanılarak üyelik fonksiyonları oluşturulmuştur. BCM kullanımındaki temel amaç, bir uzmana danışmak yerine üyelik fonksiyonlarını doğrudan veri setinden elde etmektir.  Önerilen yöntem, yalnızca sayısal niteleyicileri içeren ve alanyazında iyi bilinen iki veri seti üzerinde gösterilmistir.

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

  1. Çok algılayıcılı sistemlerde veri birleştirmesi için algoritma geliştirilmesi

    Development of data fusion algorithm for multisensored-systems

    YUSUF SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. ALİ AKÇAYOL

    PROF. DR. ÇETİN ELMAS

  2. Nanofiber kaplı filtre malzemelerinin kalite standartlarının belirlenmesinde veri madenciliği

    Data mining in determining the quality standards of nanofiber coated filter materials

    AYLİN SABANCI BAYRAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZAİ TOKAT

  3. Biyomedikal seslerin analizi ve sınıflandırılması

    Analysis and classification of biomedical sounds

    FATMA ZEHRA GÖĞÜŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR KARLIK

  4. 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

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET ARSLAN

  5. Meme kanseri hastalarının sağ kalım tahmini için öznitelik seçimi ve sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması

    Feature selection and comparision of classification algorithims for survival of breast cancer patients

    GİZEM YAĞMUR ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ