Weighting policies for robust unsupervised ensemble learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 403402
- Danışmanlar: Dr. PETROS XANTHOPOULOS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Central Florida
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The unsupervised ensemble learning, or consensus clustering, consists of finding the optimal combination strategy of individual partitions that is robust in comparison to the selection of an algorithmic clustering pool. Despite its strong properties, this approach assigns the same weight to the contribution of each clustering to the final solution. We propose a weighting policy for this problem that is based on internal clustering quality measures and compare against other modern approaches. Results on publicly available datasets show that weights can significantly improve the accuracy performance while retaining the robust properties. Since the issue of determining an appropriate number of clusters, which is a primary input for many clustering methods is one of the significant challenges, we have used the same methodology to predict correct or the most suitable number of clusters as well. Among various methods, using internal validity indexes in conjunction with a suitable algorithm is one of the most popular way to determine the appropriate number of cluster. Thus, we use weighted consensus clustering along with four different indexes which are Silhouette (SH), Calinski-Harabasz (CH), Davies-Bouldin (DB), and Consensus (CI) indexes. Our experiment indicates that weighted consensus clustering together with chosen indexes is a useful method to determine right or the most appropriate number of clusters in comparison to individual clustering methods (e.g., k-means) and consensus clustering. Lastly, to decrease the variance of proposed weighted consensus clustering, we borrow the idea of Markowitz portfolio theory and implement its core idea to clustering domain. We aim to optimize the combination of individual clustering methods to minimize the variance of clustering accuracy. This is a new weighting policy to produce partition with a lower variance which might be crucial for a decision maker. Our study shows that using the idea of Markowitz portfolio theory will create a partition with a less variation in comparison to traditional consensus clustering and proposed weighted consensus clustering.
Benzer Tezler
- Trakya bölgesi bağ alanlarının uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknikleri ile incelenmesi
Investigation of the Trakya (Thrace) region vineyard areas by using remote sensing and geographic information systems
EMRE ÖZELKAN
Doktora
Türkçe
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
DOÇ. DR. ELİF SERTEL
- Yaşam döngüsü etki değerlendirmesi son nokta ağırlıklarının ayrık seçim deneyi ile saptanması
Determination of life cycle impact assessment endpoint weightings using dicrete choice experiment
AYŞE BAYAZIT SUBAŞI
Doktora
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELÇİN FİLİZ TAŞ
- Karbon yönetimi ölçütlerinin lojistik performans endeksine entegrasyonu
Integration of carbon management criteria into the logistics performance index
SELİM GÖRKEM YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- Flight safety risk awareness at flight test activities with analytical hierarchy process method
Analitik hiyerarşi süreç yöntemi ile uçuş test faaliyetlerinde uçuş emniyet risk farkındalığı
YUSUF AKGÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KODAL
- Feature weighting algorithm for decision support system of innovation policies
İnovasyon politikaları karar destek sistemi için öznitelik ağırlıklandırılması
CANER HAMARAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL KILIÇ