Kendi kendini düzenleyen haritalarda prototip vektörleri için yeni bir başlangıç değeri önerisi
A borda count based initialization method for self-organizing maps
- Tez No: 884889
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FIRAT İSMAİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Günlük yaşantımızda üretilen veriler, yeni fikirlerin gelişmesine katkıda bulunmak için kullanılmaktadır ve bu verilerin analizini kolaylaştırmak için veri görselleştirme yöntemleri kullanılmaktadır. Veri görselleştirme yöntemleri arasında, T. Kohonen tarafından geliştirilen Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar (Self-Organizing Maps - SOM) önemli bir yere sahiptir. SOM, çok boyutlu verileri iki boyutlu haritalar üzerinde gösterir ve bu sayede orijinal uzaydaki yakınlık ve uzaklık ilişkilerini korur. SOM'un prototip vektörlerinin başlangıç değerleri rastgele atandığında, elde edilen haritaların stabil ve veriyle uyumlu olmaması gibi problemler ortaya çıkabilir. Bu çalışmada, SOM'un prototip vektörlerinin başlangıç değerleri için Borda Sayısı (Borda Count - BC) temelli yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntem, veri örnekleri ve SOM hücreleri için BC sayısını hesaplayarak, verilerin merkezde veya uç noktalarda yer almasını sağlar ve bu şekilde başlangıç değerleri belirlenir. Önerilen yöntemin etkinliği farklı alanlardan elde edilen çeşitli veri setleri üzerinde test edilmiştir ve rastgele giriş ile PCA yöntemlerine göre daha düşük niceleme hatası (Quantization Error - QE) değerleri elde edilmiştir. Özellikle büyük SOM'larda bu yöntem daha başarılı sonuçlar vermiştir. Bu nedenle, önerilen yöntemin SOM'lar için etkili bir başlangıç değeri atama yöntemi olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In our daily lives, the data we produce contributes to the development of new ideas, and data visualization methods are used to facilitate the analysis of this data. Among the data visualization methods, Self-Organizing Maps (SOM), developed by T. Kohonen, holds a significant place. SOM displays multidimensional data on two-dimensional maps, thereby preserving proximity and distance relationships in the original space. When the initial values of SOM's prototype vectors are assigned randomly, the resulting maps may not be stable or compatible with the data. In this study, a new method based on Borda Count (BC) is proposed for determining the initial values of SOM's prototype vectors. This method calculates the BC for data samples and SOM cells, ensuring that data samples are placed in the center or at the edges based on their BC scores, and thus determines the initial values accordingly. The effectiveness of the proposed method was tested on various datasets obtained from different fields, and it achieved lower Quantization Error (QE) values compared to the random initialization and PCA methods. This method showed particularly successful results in large SOMs. Therefore, the proposed method is demonstrated to be an effective initialization method for SOMs.
Benzer Tezler
- Theorematic music composition as a lens for urban design, psychogeography and community
Kentsel tasarım, psikocoğrafya ve toplum için bir mercek olarak teorematik müzik kompozisyonu
ALİ MURAT CENGİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- Esnek üretim sistemleri için geliştirilmiş bir görme sistemi
Başlık çevirisi yok
HAKAN BAĞCIOĞULLARI
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN DİNÇER
- Lineer olmayan sinyallerin lokal dinamik modellenmesi ve uygulamaları
Local dynamic modelling of nonlinear signals and its applications
EMRAH YÜRÜKLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. OSMAN HİLMİ KOÇAL
- Mikrodizi verileri üzerinde kümeleme algoritmalarının uygulaması
Application of clustering algorithms on microarray data
ASİYE ULAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Su kalitesinin zamansal ve mekânsal değişiminin istatistiksel yöntemler ile analiz edilmesi: Acısu Deresi uygulaması
Evaluation of spatiotemporal changes in water quality using statistical methods: Acisu Creek application
DUYGU POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çevre MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE MUHAMMETOĞLU