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: 97
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
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET CUDİ OKUR
- 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
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- 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
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKKI ALPARSLAN ILGIN
- Comparison of dimensionality reduction techniques applied to driving event dataset
Sürüş olayları veri setinde boyut indirgeme tekniklerinin karşılaştırılması
CAN ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANKUT ACARMAN
- İnvolüsyonel sinir ağları ile hiperspektral verilerin analizi
Analysis of hyperspectral data with involutional neural networks
MÜCAHİT CİHAN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT CEYLAN