Sınıflandırma problemlerinde özellik seçimi için geliştirilen modifiye edilmiş parçacık sürü optimizasyonu algoritması
Modified particle swarm optimization algorithm developed for feature selection in classification problems
- Tez No: 882827
- Danışmanlar: PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Teknolojinin gelişmesi ile hemen hemen çalışma alanlarının tamamında büyük miktarda veri toplanmaya başlanmış ve bu durum büyük boyutlu veri kümelerinin hızla büyümesine neden olmuştur. Bu veri kümelerinde yer alan alakasız ve gereksiz birçok özellik, veri madenciliği çalışmalarında kullanılan öğrenme algoritmalarının performansında ciddi sorunlara yol açmıştır. Bu sorunların giderilmesi amacıyla çeşitli özellik seçimi yaklaşımları önerilmiştir. Özellik seçimi üzerine yapılan çalışmalar, maksimum doğrulukta bir öğrenme modeli oluşturmak için bir dizi optimal özellik alt kümesi belirlenmesinin karmaşık bir sorun olduğunu göstermiştir. Bu tür karmaşık ve zorlu optimizasyon problemlerinin üstesinden gelebilmek için çeşitli meta-sezgisel yöntemler önerilmiştir. Bu tez çalışmasında ele alınan ve meta-sezgisel yöntemlerden olan İkili Parçacık Sürü Optimizasyon (BPSO) algoritması, optimal özellik alt kümesinin belirlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. BPSO basit bir yapıya sahip olmasına rağmen araştırma özelliği zayıf olduğundan yerel optimuma sıkışabilir. Bu durum ise özellik seçme problemlerinde farklı özelliklerin seçimini engelleyerek sınıflandırma yönteminin performansını etkileyebilir. Literatürde bu sorunun giderilmesi amacıyla BPSO algoritmasının parametrelerini konu alan çalışmalar mevcut olmasına rağmen bu parametrelerin birlikte değerlendirildiği çalışmalar henüz yapılmamıştır. Bu nedenle bu tez çalışmasında önemli BPSO algoritma parametrelerinin özellik seçimindeki etkilerini ve birbirleriyle olan etkileşimlerini inceleyebilmek amacıyla faktöriyel tasarım modeli oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar, BPSO algoritmasında farklı parametre değerlerinin kullanılması yerine BPSO algoritmasının çalışma mekanizmasının güncellenmesi gerektiğini göstermiştir. Bu doğrultuda, yerel optimuma takılmayı önlemek, yavaş yakınsamanın önüne geçmek ve BPSO algoritmasının performansını geliştirmek için bu tez çalışmasında yeni bir modifiye edilmiş BPSO (MBPSO) algoritması önerilmiştir. MBPSO algoritması ile farklı özelliklerin seçilebilme olasılığı artırılarak algoritmanın yerel optimuma takılması önlenmiş ve model performansında iyileşmeler meydana gelmiştir. Analizler sonucunda MBPSO algoritması, BPSO algoritmasına göre daha iyi bir yakınsama göstermiş ve daha az özellik ile daha yüksek doğru sınıflandırma oranı sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the development of technology, large amounts of data have begun to be collected in almost all fields of study, resulting in the rapid growth of large-scale data sets. Many irrelevant and unnecessary features in these data sets have caused severe problems in the performance of learning algorithms used in data mining studies. Various feature selection approaches have been proposed to address these problems. Studies on feature selection have shown that determining a set of optimal feature subsets to create a learning model with maximum accuracy is a complex problem. Various meta-heuristic methods have been proposed to tackle such complex and challenging optimization problems. The Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) algorithm, one of the meta-heuristic methods discussed in this thesis, is essential in determining the optimal feature subset. Although BPSO has a simple structure, its search feature is weak, so that it can get stuck in local optima. This situation can affect the performance of the classification method by preventing the selection of different features in feature selection problems. Although there are studies in the literature on BPSO parameters to solve this problem, studies have yet to be conducted in which these parameters are evaluated together. Therefore, a factorial design model was created in this thesis study to examine the effects and interactions of important BPSO parameters on feature selection. The results showed that the working mechanism of the BPSO algorithm should be updated rather than the parameters of the BPSO algorithm. In this regard, a new modified BPSO (MBPSO) algorithm is proposed in this thesis study to prevent getting stuck in local optimum, prevent slow convergence, and improve the performance of the BPSO algorithm. By increasing the possibility of selecting different features with the MBPSO algorithm, the algorithm was prevented from getting stuck in local optima, and improvements in model performance occurred. As a result of the analysis, the MBPSO algorithm showed better convergence than the BPSO algorithm and had a higher correct classification rate with fewer features.
Benzer Tezler
- Sınıflandırma problemlerinde özellik seçimi için karşıtlık tabanlı gri kurt optimizasyon algoritması
Opposition based gray wolf optimization algorithm for feature selection in classification problems
MELİS KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR YÜZGEÇ
- Yeni makine öğrenmesi metotları ve ilaç tasarımına uygulamaları
New machine learning algorithms and applications to drug design
MEHMET FATİH AMASYALI
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. OKAN ERSOY
PROF. DR. OYA KALIPSIZ
- Veri madenciliği teknikleri kullanarak bir ilaç sınıflandırma çatısı gerçekleştirimi
Formation of a drug classification framework via data mining techniques
AYTUN ONAY
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN ABUL
- Gri kurt optimizasyon algoritmasının veri madenciliği problemlerine uygulanması
Application of gray wolf optimization algorithm to data mining problems
İHTİSAM AKTO
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN
- Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data
ESİN AYŞE ZAİMOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY