Geri Dön

Sınıflandırma performans değerlendirme kriterlerinin melez kümeleme yöntemleri kullanılarak iyileştirilmesi

Improvement of classification performance evaluation criteria using hybrid clustering methods

  1. Tez No: 717947
  2. Yazar: ELİF GÜLERYÜZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DUYGU YILMAZ EROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. Uçucu organik bileşiklerin nem etkisi göz önünde bulundurularak sınıflandırılmaları ve miktarlarının tespiti

    The classification and determination the quantity of volatile organic compounds considering the amounts of moisture

    FATİH GÖKÇİMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ EBEOĞLU

  2. Davranışsal öğrenme bazlı bir yapay makine öğrenme yönteminin geliştirilmesi

    Developing an artificial machine learning method based on behavioral learning

    ÖMER FARUK ERTUĞRUL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET EMİN TAĞLUK

  3. Türkiye'nin Kırgızistan ile dış ticaretinin yapısal ve sektörel analizi

    Structural and sectoral analysis of foreign trade between Turkey and Kyrgyzstan

    ZUURA ASHİMOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonomiSakarya Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM İNANÇLI

  4. Kurumsal sosyal sorumluluk bağlamında çevresel faaliyet raporlaması: BİST 100 Endeksinde yer alan şirketler üzerinde bir içerik analizi

    Environmental activities reporting in the context of corporate social responsibility: A content analysis on BIST 100 Index companies

    CENGİZ GÜNEY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeSakarya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET VECDİ CAN

  5. Erenlerin Bağından adlı mensur şiir metni üzerine metindilbilimsel inceleme

    The textlinguistics study above named Erenleri̇n Bağından of prose poem text

    İBRAHİM KEKEVİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    DilbilimPamukkale Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KASIM AYDEMİR