Boyut indirgeme tekniklerinin sınıflandırma perormanslarının karşılaştırılması
Comparison of the classification performances of the dimensionality reduction techniques
- Tez No: 633662
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT ERİŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada boyut indirgeme tekniklerinin sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Boyut indirgeme teknikleri özellik seçimi ve özellik çıkarma olmak üzere iki kategoride incelenmiştir. Çalışmada sınıflara ait değişim katsayısına dayalı yeni bir özellik seçim yöntemi önerilmiştir. Boyut indirgeme tekniklerinin karşılaştırılmasında nicel verilerden oluşan gerçek veri setleri kullanılmıştır. Boyut indirme teknikleri, karesel diskriminant analizinde doğru sınıflandırma olasılığı, entropy ve kappa katsayısı bakımından karşılaştırılmıştır. Çalışma sonuçları önerilen özellik seçim yöntemlerinin boyut indirgeme amacıyla kullanılabileceğini göstermiştir
Özet (Çeviri)
In this study, the classification performances of dimensionality reduction techniques were compared. Dimensionality reduction techniques are discussed in two categories as feature selection and feature extraction. Simulation study and real data sets were used to compare dimensionality reduction techniques. Dimension reduction techniques were compared in terms of classification accuracy, entropy and kappa coefficient in quadratic discriminant analysis. The results of the study showed that the proposed feature selection methods can be used for dimension reduction
Benzer Tezler
- Evaluation of the relationship between the stability of feature selection techniques and classification performance in data mining
Veri madenciliğinde öznitelik seçim tekniklerinin kararlılıkları ve sınıflandırma performansları arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
MUSTAFA BÜYÜKKEÇECİ
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
- Hiperspektral veri sınıflandırma için boyut indirgeme yöntemlerinin başarımlarının karşılaştırılması
Comparing performance of dimension reduction techniques for hyperspectral data classification
ALİ ÖMER KOZAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Ankara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Geliştirilmiş katmanlı uzay yerleştirme yöntemleri kullanılarak hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması ve görselleştirilmesi
Classification and visualization of hyperspectral image using enhanced manifold embedding methods
MEHMET ZAHİD YILDIRIM
- Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti
Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms
FEYZA ÖZGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Sakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
