Geri Dön

Levy uçuşuyla geliştirilen balina optimizasyon algoritmasının kümeleme problemlerine uygulanması

Application of the whale optimization algorithm enhanced with Levy flight to clustering problems

PDF İndir

  1. Tez No: 666458
  2. Yazar: AYŞE NAGEHAN MAT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN
  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: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Birçok araştırmacı tarafından ele alınan kümeleme, veri topluluklarının denetimsiz olarak gruplara ayrılmasıdır. Kümelemede veriler, aralarındaki benzerlik veya farklılıklar kullanılarak gruplandırılmaktadır. Geleneksel ve sezgisel birçok algoritma kümeleme probleminde kullanılmakta olup, günümüzde yeni teknikler geliştirilmeye devam etmektedir. Bu tezde, balinaların avlanma davranışını taklit eden Balina Optimizasyon Algoritması (BOA) ve Levy Flight (LF) stratejisi birlikte kullanılarak daha etkili yeni bir kümeleme algoritması geliştirilmiştir. UCI Machine Learning Repository veri tabanından alınan 16 gerçek veri setinde (Dermatology, E. Coli, Balance, Cancer-Int, Cancer, Iris, Glass, Wine, Credit, Thyroid, Heart, Spect, Diabetes, Hepatit, Breast Tissue, Parkinson) geliştirilen BOA-LF algoritmasıyla kümeleme uygulaması yapılmıştır. Önerilen algoritmanın kümeleme aşamasında, uygunluk fonksiyonu olarak Toplam Karesel Uzaklık fonksiyonu kullanılmıştır. BOA-LF'nin kümeleme performansı, k-means, k-medoids ve bulanık c-means kümeleme algoritmalarının performansıyla karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmaya göre BOA-LF, 11 veri setinde (Cancer-int, Iris, Wine, Credit, Thyroid, Heart, Spect, Diabetes, Hepatit, Breast Tissue, Parkinson) daha iyi kümeleme sonuçları elde etmiştir. Deneysel sonuçlar, BOA-LF'nin kümeleme problemindeki başarısını ve alternatif bir kümeleme algoritması olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Clustering, which is dealt with by many researchers, is the uncontrolled grouping of data stacks. In clustering, data are grouped using similarities or differences between them. Many traditional and heuristic algorithms are used in clustering problems, and new techniques continue to be developed today. In this thesis, a more effective new clustering algorithm has been developed using the Whale Optimization Algorithm (WOA), which mimics the hunting behavior of whales, and Levy Flight (LF) strategy. With the developed BOA-LF algorithm, 16 real data sets taken from the UCI Machine Learning Repository database (Dermatology, E. Coli, Balance, Cancer-Int, Cancer, Iris, Glass, Wine, Credit, Thyroid, Heart, Spect, Diabetes, Hepatit , Breast Tissue, Parkinson) clustering was applied. In the clustering stage of the proposed algorithm, Sum of Squared Error function was used as a fitness function. The clustering performance of BOA-LF was compared with the performance of k-means, k-medoids and fuzzy c-means clustering algorithms. According to this comparison, BOA-LF achieved better clustering results in 11 data sets (Cancer-int, Iris, Wine, Credit, Thyroid, Heart, Spect, Diabetes, Hepatitis, Breast Tissue, Parkinson). Experimental results have shown that the success of BOA-LF in clustering problem and it can be used as an alternative clustering algorithm.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    255591

    Completion of a Levy market model and portfolio optimization

    Levy piyasası tamlaması ve portföy optimizasyonu

    AYSUN TÜRKVATAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AZİZE HAYFAVİ

  2. Tez No

    960658

    Joint distributions of the maximum drawdown andmaximum drawup in lévy processes

    Lévy süreçlerinde en büyük düşüş ve en büyük artışdegerlerinin birlikte dağılımları

    EMRE AKDOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEREN VARDAR ACAR

  3. Tez No

    182214

    Lévy süreçleri ve finansal pazar uygulamaları

    Lévy processes and financial market application

    FUAT AKTOPRAKLIGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Aktüerya BilimleriHacettepe Üniversitesi

    Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MERAL SUCU

  4. Tez No

    216314

    Linearization of stochastic differential equations driven by levy processes

    Levy süreçleriyle sürülmüş stokastik diferansiyel denklemlerin doğrusallaştırılması

    İSMAİL İYİGÜNLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    MatematikKoç Üniversitesi

    Matematik Bölümü

    DOÇ. DR. MİNE ÇAĞLAR

  5. Tez No

    436835

    Fikri mülkiyet haklarının haczi

    Levy of intellectual property rights

    YAVUZ ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    HukukErciyes Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRAN EKECİK

Geri Dön