Geri Dön

Mathematical programming based exact and heuristic solution approaches for a clustering problem with localized feature selection

Yerelleştirilmiş özellik seçimi ile kümeleme problemi için matematiksel modellemeye dayalı kesin çözüm ve sezgisel çözüm yaklaşımları

  1. Tez No: 896788
  2. Yazar: GÖZDENUR BÜYÜK HABACI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SİNAN GÜREL, PROF. DR. CEM İYİGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik 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: 137

Özet

Kümeleme, iş ve bilimin farklı alanlarında yaygın olarak incelenen bir makine öğrenme problemidir. Yüksek boyutlu gerçek dünya verilerinin karmaşıklığı, geleneksel kümeleme yöntemleri için önemli zorluklar oluşturur. Özellik seçimi, kümeleme problemlerindeki yüksek boyutlulukla başa çıkmak için en çok kullanılan yaklaşımdır. Çoğunlukla, tüm kümeleri tanımlamak için ortak bir özellik kümesi seçilir. Yerelleştirilmiş özellik seçimi yaklaşımı, her küme için farklı özelliklerin önemli olabileceğini dikkate alır ve her küme için ayrı bir özellik kümesi seçer. Bu tezde, veri noktalarını gruplamayı, her küme için bir küme merkezi ve ilgili özellik kümesi seçmeyi amaçlayan bir kümeleme problemini ele alıyoruz. Amaç, veri noktaları ile küme merkezleri arasındaki Öklid mesafelerinin toplamını, her kümenin ilgili özellik kümesi üzerinde en aza indirmektir. Problem için iki Karma Tamsayı İkinci Dereceden Konik Programlama formülasyonu, bir matsezgisel yöntem ve yinelemeli bir sezgisel yöntem öneriyoruz. Önerilen yöntemlerin üretilen veri kümeleri üzerindeki hesaplama performansını sunuyoruz.

Özet (Çeviri)

Clustering is an unsupervised machine learning problem that is widely studied in different contexts of business and science. The complexity of real-world data, often characterized by high dimensionality, poses significant challenges to traditional clustering methods. Feature selection is the most used technique to cope with the high dimensionality in clustering problems. Most feature selection methods select a common set of features to define all clusters, which is called global feature selection. Localized feature selection methods consider that the relevant set of features may differ across the clusters and select a set of features for each cluster separately. In this thesis, we address a clustering problem that aims to group data points and select a cluster center and a set of relevant features for each cluster. The objective is to minimize the sum of Euclidean distances between data points and their cluster center over each cluster's relevant set of features. We propose two Mixed-Integer Second-Order Cone Programming formulations, a matheuristic method, and an iterative heuristic method for the problem. We present the computational performance of the proposed methods on generated data sets.

Benzer Tezler

  1. Location-routing and synchronization problems in city logistics

    Sehir lojistiğinde yer seçimi–rotalama ve senkronizasyon problemleri

    MOHAMMAD SALEH FARHAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    PROF. DR. HALDUN SÜRAL

    DOÇ. DR. CEM İYİGÜN

  2. Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model

    A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems

    ÖMER ATLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  3. Gezgin satıcı problemi

    Traveling salesman problem

    VOLKAN M. ÖZALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. FÜSUN ÜLENGİN

  4. Büyük ölçekli havayolu ekip eşleme problemlerinin çözümü için bir kolon türetme stratejisi

    A column generation strategy for large scale airline crew pairing problems

    BAHADIR ZEREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM OZKOL

  5. Tedarik süreçlerinde döngüsel sefer sistemlerinin yol ve kapasite ölçütlerine dayalı modellenmesi ve uygulanması

    Optimization of milk run systems based on distance and capacity criteria

    MEHMET YAHYA DURAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU