Geri Dön

Geometrik ve topolojik çıkarımlar: Topolojik veri analizi

Geometric and topological inference: Topological data analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 746449
  2. Yazar: SEDANUR KILIÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEREN SULTAN ELMALI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erzurum Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Topolojik veri analizi (TDA), topoloji tekniklerini kullanarak veri kümelerinin analizine yönelik bir yaklaşımdır. Yüksek boyutlu, eksik ve gürültülü veri kümelerinden bilgi çıkarmak genellikle zordur. Yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesini sağlayan TDA, bu tür verileri seçilen belirli metriğe duyarlı olmayan bir şekilde analiz etmek için genel bir çerçeve sağlar. Topolojik veri analizinin (TDA), amacı verilerin topolojik ve geometrik yapısını anlamaktır. Bu amaç doğrultusunda matematiksel ve algoritmik araçlar sağlar. Günümüzde gelişmekte olan bir alandır. Verilerden çıkarılan topolojik bilgiler göz önüne alınarak matematiksel temellere odaklanılır. Böyle topolojik analizlerin, başka yollarla kolayca elde edilemeyen, veri kümeleri hakkında nitel bilgi verebileceği artık yaygın olarak kabul edilmektedir. Bu tez, bu yeni alana kısa bir giriş sağlar. Bu tezde Topolojik Veri Analizinin ana hatlarından bahsedilmiş ve R STUDIO programı vasıtasıyla Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü (KRDAE) 'nden alınan veri seti kullanılarak bir uygulama yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Topological data analysis (TDA) is an approach to the analysis of datasets using topology techniques. It is often difficult to extract information from high-dimensional, incomplete, and noisy datasets. By enabling the visualization of high-dimensional data, TDA provides a general framework for analyzing such data in a way that is insensitive to the particular metric chosen. The purpose of topological data analysis (TDA) is to understand the topological and geometric structure of data. It provides mathematical and algorithmic tools for this purpose. It is a developing field today. Considering the topological information extracted from the data, the focus is on mathematical foundations. It is now widely accepted that such topological analyzes can yield qualitative information about datasets that are not easily obtained by other means. This thesis provides a brief introduction to this new field. In this thesis, the main lines of Topological Data Analysis were mentioned and an application was made using the data set obtained from Boğaziçi University Kandilli Observatory and Earthquake Research Institute (KRDAE) through the R STUDIO program.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    709909

    Multi-modal neuroimaging data prediction: Estimation of connectional brain template and multigraph classification with application to gender fingerprinting

    Çoklu modal nörogörüntüleme veri tahmini: Bağlantılı beyin şablonunun tahmini ve cinsiyet parmak izi uygulaması ile çoklu grafik sınıflandırma

    NADA CHAARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ISLEM REKIK

  2. Tez No

    768837

    Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images

    Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi

    BATUHAN SARITÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. Tez No

    467100

    A K-means clustering-based shape retrieval technique for 3D mesh models

    Üç boyutlu çözüm ağları için K-means kümeleme tabanlı şekil araması

    MOHAMMADHASSAN REZAEI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERKAN GÜNPINAR

  4. Tez No

    77707

    Development of an automatic feature recognition system for prismatic parts

    Prizmatik parçalar için otomatik bir unsur tanımlama sisteminin geliştirilmesi

    MUSTAFA YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Makine MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İ. HÜSEYİN FİLİZ

  5. Tez No

    439361

    Alt sekans profil haritaları kullanılarak protein katlanması tanıma

    Protein fold recognition using subsequence profile maps

    RUŞEN HALEPMOLLASI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖMER SİNAN SARAÇ

Geri Dön