Geri Dön

Two-mode probabilistic distance clustering

Çift modlu olasılıksal mesafe kümelemesi

PDF İndir

  1. Tez No: 687336
  2. Yazar: YAĞMUR CANER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEM İYİGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 128

Özet

Olasılıksal Mesafe Kümelemesi (PDC), bazı aksiyomlar etrafında oluşturulmuş yumuşak bir kümeleme tekniğidir. Merkez tabanlı bir yaklaşımdır ve her bir veri noktasını üyelik olasılığı ile birden çok kümeye atar. PDC, her veri noktasının her bir özellik üzerindeki nicel veya nitel değerlerini saklayan tek modlu veri kümeleri için geçerlidir. Bu çalışma PDCye odaklanır ve iki ana katkıdan oluşur. İlk olarak, PDCnin literatürdeki diğer bazı olasılıksal modellerle ilgisi incelenmiştir. PDC yönteminin ve aksiyomlarının pazarlama, konum teorisi ve gözetimsiz öğrenme modellerini açıkladığını gösterilmiştir. İkinci olarak, bu tez yumuşak Çift Modlu Kümeleme (TMC) problemi için iki orijinal çözüm yöntemi önermektedir. Çift modlu kümeleme, iki veri noktası kümesi arasındaki bağlantıyı temsil eden çift modlu verileri kümeleme tekniğidir. Sürekli, gürültülü ve ikili veri kümeleri üzerinde kapsamlı bir hesaplama deneyi yürütülmüştür. Üyelik olasılıklarının karar verme için kullanımı da tartışılmaktadır. Bu çalışma, çift modlu kümeleme literatürü için öncü yumuşak atama yaklaşımı olacaktır.

Özet (Çeviri)

Probabilistic Distance Clustering (PDC) is a soft clustering technique constructed around some axioms. It is a center-based approach and assigns each data point to multiple clusters with a membership probability. The PDC is applicable for one-mode data sets, where each data points quantitative or qualitative values over each feature are stored. This study focuses on PDC and consists of two main contributions. Firstly, the relevance of PDC to some other probabilistic models in the literature is examined. We show that PDC method and its axioms explain models from marketing, location theory, and unsupervised learning. Secondly, this thesis proposes two original solution methods for the soft Two-Mode Clustering (TMC) problem. Two-mode clustering is a technique to cluster two-mode data, representing a linkage between two sets of data points. A comprehensive computational study is conducted on continuous, noisy, and binary data sets. The use of membership probabilities for decision-making is also discussed. This study will be the pioneer soft assignment approach for two-mode clustering literature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1287

    The Unavailability of emergency water supply system of a canadian deuterium uranium (candu) type of pressurized heavy-water reactor (PHWR)

    Başlık çevirisi yok

    TANER ALTINOK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ORHAN YEŞİN

  2. Tez No

    22080

    Devre bağlaşmalı telefon şebekesi için yönlendirme yazılımı tasarımı

    Software design of routing for circuit switched telephone network

    TAHİR GÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ

  3. Tez No

    85940

    Türkiye'de yapılması planlanan nükleer reaktör için teklif edilen tiplerin (Pwr ve Phwr) güvenilirlik analizlerinin saphire bilgisayar kodu ile incelenmesi

    Investigation of probabilistic safety analysis of reactor types (Phwr and Pwr) offered for Turkey's probable nuclear reactor by using saphire computer code

    KEMAL KOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ TANIR

  4. Tez No

    246811

    Probabilistic motion planning in complex environments for unmanned aerial vehicles

    Karmaşık çevrelerde uçan insansız hava araçları için olasılıksal yörünge planlama

    EMRE KOYUNCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. GÖKHAN İNALHAN

  5. Tez No

    310668

    Flutter analysis of wing/store configurations with applications to robust aeroelastic optimization

    Kanat/dış yük konfigürasyonlarının kararlı aeroelastik optimizasyon uygulamaları için flutter analizi

    PINAR ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİKE NİKBAY

Geri Dön