Karma dağılım modelleri kullanılarak çok değişkenli veride grup yapılarının belirlenmesi, ayrıştırılması, kümelenmesi ve sınıflandırılması
Determination of group structures in multivariate data, discrimination, clustering and classification using mixture distribution models
- Tez No: 467798
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA EROL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Karma ayrıştırma analizine dayalı sınıflandırma, nesnelerin ya da gözlemlerin farklı kümelerinin ayrımı ve önceden tanımlanmış grupların yeniden düzenlenmesi ile ilgilenen çok değişkenli yöntemlerdir. Karma kümeleme analizine dayalı sınıflandırma, nesnelerin ya da gözlemlerin farklı kümelerinin ayrımı ve önceden tanımlanmamış grupların yeniden düzenlenmesi ile ilgilenen çok değişkenli yöntemlerdir. Karma ayrıştırma analizi ve karma kümeleme analizi genellikle homojen olmayan veride sıradan ilişkilerin iyi anlaşılmadığı durumlarda gözlenen farklılıkları araştırmak için kullanılır. Ayrıştırma analizinin ve kümeleme analizinin sınıflandırma temelinde iki amacı vardır. Birincisi, bilinen kitledeki, farklı özelliklere sahip gözlemleri grafiksel veya işlemsel olarak tanımlamaktır. İkincisi, gözlemleri iki ya da daha fazla isimlendirilmiş kümelere, gruplara ya da sınıflara ayırmaktır. Bu çalışmada homojen olmayan çok değişkenli verideki grup sayılarının ve yapılarının modele dayalı olarak belirlenmesinde karma dağılım modelleri kullanılacaktır. Bu tip verilerde homojen olmayan yapının ortaya çıkarılmasında kullanılan yöntemler incelenecektir. Homojen olmayan çok değişkenli verideki grup sayılarının belirlenmesinde kullanılan yöntemler araştırılacaktır. Homojen olmayan çok değişkenli veride belirlenen grupların büyüklükleri, gruplar arasındaki ilişkiler ifade edilecektir. Homojen olmayan çok değişkenli verideki grup yapılarının modellenmesi, fonksiyonlarının oluşturulması ve uygulamaları ele alınacaktır. Homojen olmayan çok değişkenli verinin ayrıştırılması, kümelenmesi ve sınıflandırılması araştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
Mixture discriminant analysis based on classification, separation of different sets of objects or observations and multivariate methods are dealing with the reorganization of pre-defined group. Mixed clustering analysis based on classification, separation of different sets of objects or observations and multivariate methods are dealing with the reorganization of the pre-defined groups. Mixture discriminant analysis and mixture cluster analysis is often used to investigate the differences observed in the case of ordinary relationships in non-homogeneous data are not well understood. Discriminant Analysis and classification on the basis of the cluster analysis has two purposes. First, the known mass is to identify operational observations graphically or with different features. Secondly, the observation of the two or more named sets to separate into groups or classes. In this study will be mixture distribution models used to determine the number of groups in the non-homogeneous multivariate data and structure-based models. Such data will be analyzed in the methods used to reveal the structure non-homogeneous. Methods will be explored used in the determination of the groups in the number of non-homogeneous multivariate data. The size of the group of non-homogeneous multivariate data set, the relationships between the groups will be expressed. Multivariate modeling of inhomogeneous structures in the data set, the creation of functions and applications will be discussed. Non-homogeneous decomposition of multivariate data clustering and classification will be investigated.
Benzer Tezler
- 2016-2020 yılları arası Fen Bilimleri Enstitüsü Kimya Ana Bilim Dalında adsorpsiyon ile ilgili yapılan yüksek lisans ve doktora tezlerinin içerik analizi
Content analysis of the master's and doctoral theses related to adsorption in the Department of Chemistry Institute of Science of Science between 2016-2020
AHMET CENGİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN YILDIZ
- Design of vehicular communication systems employing physical layer network coding over cascaded fading channels
Kaskad sönümlemeli kanallarda fiziksel katman ağ kodlama yapan araçlar arası haberleşme sistemlerinin tasarımı
SERDAR ÖZGÜR ATA
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Improved mambabda framework for robust building damage assessment across disaster domains
Farklı afet türlerinde bina hasar değerlendirmesi için geliştirilmiş mambabda çerçevesi
ALP EREN GENÇOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Marka sermayesinin oluşumu ve tüketici satınalma kararındaki etkisinin dayanıklı tüketim malları sektöründe incelenmesi
Creation of brand equity and its effects on consumer interactions in the purchase of consumer durable goods
BUKET BESEN
Doktora
Türkçe
2002
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SELİME SEZGİN
- Ballistic performance and impact behavior of alumina armor ceramic
Alümina zırh seramiklerinin balistik performansı ve çarpışma davranışı
MURAT VURAL
Doktora
İngilizce
1998
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. ZEKİ ERİM