Sınıflandırma performans değerlendirme kriterlerinin melez kümeleme yöntemleri kullanılarak iyileştirilmesi
Improvement of classification performance evaluation criteria using hybrid clustering methods
- Tez No: 717947
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DUYGU YILMAZ EROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte, üretilen veri miktarı da büyük bir hızla artmaktadır. Üretilen verilerden anlamlı bilgiler elde edebilmek için verilerin işlenmesi gerekmektedir. Karmaşık veriyi anlamlı hale getirmek, bilgi edinme ve karar verebilme sürecini kısaltmaktadır. Bu sebeple araştırmacılar anlamlı bilgi edinmenin yollarını araştırmaktadır. Sınıflandırma, kümeleme gibi teknikleri içeren veri madenciliği yöntemleri de verilerin işlenmesi ile verilere anlam kazandırmak için gerekli işlemler yapılarak bilgiye dönüştürülmesini kapsamaktadır. Tez kapsamında yapılan çalışmanın amacı literatürde sıklıkla kullanılan veri setlerine doğrudan uygulanan sınıflandırma algoritmalarının performansları ve önerilen yöntemler ile sınıflandırma algoritmalarının performanslarını karşılaştırmak, ayrıca en iyi performansı gösteren yöntemi tespit etmektir. Çalışmada belirlenen orta ve büyük veri setleri ilk olarak ön işlemeye tabi tutulmuş ve sonrasında sadece ön işleme yapılmış veriler ile, K-ortalamalar kümeleme yöntemi ile, önerilen melez kümeleme yöntemi ile sınıflandırma işlemleri olmak üzere üç aşama halinde yöntemler uygulanıp elde edilen performans değerlendirme kriterleri karşılaştırılmıştır. Her aşamanın sonunda parametre optimizasyonu ile iyileştirme oranlarının daha yukarıya çekilmesi sağlanmıştır. Tez kapsamında önerilen melez yöntemin veri setlerinin önemli bir kısmında iyileştirme sağladığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, with the development of technology, the amount of data produced is increasing rapidly. In order to obtain meaningful information from the produced data, the data must be processed. Making complex data meaningful shortens the process of obtaining information and making decisions. For this reason, researchers are looking for ways to obtain meaningful information. Data mining methods, which include techniques such as classification and clustering, also include processing the data and transforming it into information by making the necessary operations to give meaning to the data. The aim of the study carried out within the scope of the thesis is to compare the performances of classification algorithms directly applied to the datasets frequently used in the literature and the performances of the proposed methods and classification algorithms, and also to determine the method with the best performance. The medium and large data sets determined in the study were first preprocessed, and then only the preprocessed data were compared with the performance evaluation criteria obtained by applying the methods in three stages: the K-means clustering method, the proposed hybrid clustering method and the classification processes. At the end of each stage, improvement rates were increased by parameter optimization. It has been observed that the hybrid method proposed in the thesis provides improvement in a significant part of the data sets.
Benzer Tezler
- Projelerde performans yönetimi:Yazılım projeleri için bütünleşik bir yaklaşım
Performance management in projects: An integrated approach for software projects
AHMET SELİM KARAKÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İşletmeAnkara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ARCAN TUZCU
- Esnek ve adapte olabilir konutlar için değerlendirme rehberi
An Evaluation guide for flexible and adaptable dwellings
NEBAHAT UZEL
- Project management maturıty levels of resıdentıal constructıon companıes ın Turkey
Türkiye'deki konut üretici inşaat firmalarının proje yönetimi olgunluk seviyeleri
ALİ İLERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN
- Çok ölçütlü sorun çözümüne yönelik bir bütünleşik karar destek modeli
Integrated decision aid model for multiattribute problem solving
YUSUF İLKER TOPÇU
Doktora
Türkçe
2000
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN
- İnovasyon performansına etki eden faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi ve telekomünikasyon sektöründe bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile proje seçimi
Prioritization of factors affecting innovation performance using fuzzy cognitive mind mapping method and project selection in the telecommunication sector using fuzzy multi-criteria decision making techniques
ALİ CAN MUHTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY