Geri Dön

A metaheuristic optimization technique for feature selection

Özellik seçimi için sezgisel optimizasyon

  1. Tez No: 444705
  2. Yazar: MUNEER MAAROOF HASAN HASAN
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. OĞUZ ALTUN
  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: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Bilgi Keşfi sürecinde birçok problemle karşı karşıya gelinmektedir. Bu problemlerden biri biri ise, birbiriyle ilişkisi olmayan, bağlantısız verilerdir. Bu bağlantısız verileri ortadan kaldırmak için çeşitli yollar bulunmaktadır ve Özellik Seçimi onlardan biridir. Özellik Seçimi'nin amacı, orjinal veriyi en iyi şekilde yansıtacak olan özellikleri seçmektedir. Bu özellikleri seçmek için birçok kullanılabilir. Bu tezde bir stokastik algoritmayı özellik seçicisi olarak kullanıyoruz. Diferansiyel Evrim Algoritması, yaygın sezgisel optimizasyon algoritmalarından biridir.. Bu yüzden Özellik Seçici olarak bu algoritma çalıştırılmıştır. Bu alanda son zamanlarda yapılan iki çalışma ile kıyaslandığında yaklaşımımızın başarılı olduğu görülmektedir.

Özet (Çeviri)

In Knowledge Discovery (KD) one of the problems we face is unrelated data. Unrelated data causes performance reduction when attempting to learn or draw insights from the original data. There are several ways to remove unrelated data, and one of them is Feature Selection (FS). FS aims to select features that represent the original data in a relevant and understandable way. There are many ways to select features. This thesis provides an approach to implementing a stochastic algorithm as a feature selector. Differential Evolution algorithm is one of the popular metaheuristic algorithms, so we will employ it as a feature selector. Results and comparisons show that our approach is successful according to a comparison with two recent works in this field.

Benzer Tezler

  1. Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi

    Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data

    ESİN AYŞE ZAİMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY

  2. Dinamik yapıda yeni bir genetik algoritma önerisi: Seçilim operatörü kararcı genetik algoritma (SOKGA) ve asimetrik kapasiteli araç rotalama problemi üzerine bir uygulama

    A new genetic algorithm proposal with dynamic structure: Selection operator decider genetic algorithm (SODGA) and an application on asymmetric capacitated vehicle routing problem

    BÜŞRA MENİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA TİRYAKİ

  3. Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi

    Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques

    BERNA ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  4. Veri bilimi ve mühendislik optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir yaklaşım: Kaotik yapay alg algoritması

    A novel approach to solution of data science and engineering optimization problems: Chaotic artificial algae algorithm

    BAHAEDDİN TÜRKOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN KAYA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT ALİ UYMAZ

  5. Sınıflandırma problemlerinde meta-sezgisel optimizasyon yöntemlerinin özellik seçimi ve ayrıklaştırma amacıyla kullanımı

    Utilization of metaheuristic optimization methods for feature selection and discretization on classification problems

    İSMAİL KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU