Dayanıklı bulanık temel bileşenler analizi için yeni bir yaklaşım
A new approach for robust fuzzy principal component analysis
- Tez No: 513953
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLAL BARIŞ ALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sinop Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 29
Özet
Veri kümesinde aykırı gözlemlerin varlığından, klasik istatistik yöntemlerin birçoğu gibi temel bileşenler analizi yöntemi de ciddi şekilde etkilenmektedir. Bu nedenle veri kümelerinde aykırı gözlemlerin olması durumunda araştırmacılar alternatif yöntemlerin kullanımına yönelmektedir. Bu yöntemlerin başında dayanıklı ve bulanık yöntemlerin kullanımı gelmektedir. Bu çalışmada, aynı anda hem dayanıklı hem de bulanık yöntemlerin gücünü birleştiren ve bu iki yaklaşımı Temel Bileşenler Analizi (TBA) çatısı altında toplayan Dayanıklı Bulanık Temel Bileşenler Analizi için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen bu yeni yaklaşım, bulanık kodlanmış veriye dayanan dayanıklı temel bileşenler analizi olarak adlandırılır. Bu yaklaşımın performansının aykırı gözlem oranındaki değişimler ve örneklem genişliğindeki artışlardan nasıl etkilendiği, üç farklı senaryo düşünülerek oluşturulan yapay veri kümeleri ve bir gerçek veri kümesi üzerinden incelenmiştir. Veri kümesinde aykırı gözlemlerin varlığında elde edilen bulgulardan hareketle önerilen yaklaşımın klasik ve dayanıklı temel bileşen analizine göre daha iyi sonuç verdiği görülmektedir. Çalışmanın birinci bölümünde, klasik temel bileşenler analizi ve dayanıklı temel bileşenler analizi ile ilgili ön bilgiler ve literatür özetine yer verilmiştir. İkinci bölümde ise çalışmada yer alan bazı temel kavramlar ve yöntemler kısaca açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, dayanıklı bulanık temel bileşenler analizi için önerilen yeni yaklaşım algoritması ve çalışmada kullanılan veri kümeleri tanıtılmıştır. Sonraki bölümde ise, önceki bölümlerde ele alınan yöntemlerin gerçek ve yapay veri kümelerine uygulanması ile elde edilen bulgular değerlendirilmiştir. Son bölümde, çalışmadan elde edilen sonuçlar ve öneriler tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
The principal component analysis is negatively affected in the presence of outliers in the data. Therefore, we need to select a robust method, if the data include outliers. In this study, a new approach to robust fuzzy principal component analysis is proposed. This new approach bring together the strong sides of both robust and fuzzy methods. The performance of this approach is checked over a set of artificial data sets and an actual data set. The findings obtained in this study indicate that this new approach provide better results than the classical and robust principal component analysis. In the first section of the study, preliminary information on the analysis of classical principal component analysis and analysis of robust principal components and the literature summary are included. In the second section, some basic concepts and methods in the study are briefly explained. In the third section, a new approach algorithm for analyzing robust fuzzy principal components analysis and the data sets used in the study are introduced. In the next section, the findings obtained by applying the methods discussed in the previous sections are evaluated over the real and artificial data sets. In the last section, the results and suggestions obtained from the study will be discussed.
Benzer Tezler
- Portföy seçiminde temel bileşenler analiziyle yeni dayanıklı ve bulanık modeller: Teori ve uygulamalar
New robust and fuzzy models with the principal components analysis in portfolio selection: theory and applications
FURKAN GÖKTAŞ
Doktora
Türkçe
2019
Maliyeİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET DURAN
- Takım çalışması esaslı demontaj hattı için optimizasyon yaklaşımı: Beyaz eşya endüstrisinde bir uygulama
An optimization aprroach for balancing multi-manned disassembly lines: An application from white goods industry
DİCLE ASLAN
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ÇEVİKCAN
- Customer oriented new product design and analysis of design risks using fuzzy sets extensions
Müşteri odaklı yeni ürün tasarımı ve tasarım risklerinin bulanık set uzantılarıyla analizi
ELİF HAKTANIR AKTAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Construction and analysis of clustering algorithms based on fuzzy relations and their applications to EEG data
Bulanık ilişkilere dayalı kümeleme algoritmalarının oluşturulması ve analizi ve EEG verilerine uygulamaları
GÖZDE ULUTAGAY
- Kayma kipli kontrol ve bulanık mantık kullanarak elektrikli araçların hız kontrolü
Control of electric vehicles using sliding mode control and fuzzy logic
GONCA ÖZMEN KOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HAKAN AKPOLAT