Geri Dön

İkili sürüngen arama algoritması için öznitelik seçimi yöntemi

Feature selection method for binary reptile search algorithm

PDF İndir

  1. Tez No: 945497
  2. Yazar: ABDÜLKADİR ENES GÖRGÜLÜ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRCAN YAVUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Gerçek dünya alanlarından elde edilen verilerin oluşturduğu büyük boyutlu veri setlerini analiz etmenin hesaplama zorluğu gün geçtikçe artmaktadır. Bu problemi çözebilmek amacıyla başvurulan temel yöntemlerden biri olan öznitelik seçimi, veri setindeki önemsiz ve ilgisiz özniteliklerin azaltılması için kullanılan oldukça etkili bir yöntemdir. Bu çalışmada, yüksek boyutlu gen ve kanser veri setleri için Filtre ve Sarmalayıcı öznitelik seçimi yöntemlerinin bir arada kullanıldığı İkili Geliştirilmiş Sürüngen Arama Algoritması (BERSA) yaklaşımı iki aşamalı olarak önerilmiştir. İlk aşamada, veri setlerinin ön işlemden geçirilmesi için mRMR filtreleme yöntemi uygulanmış ve önemli verilerin kalması sağlanmıştır. İkinci adımda, sürekli çözüm uzayında çalışan Sürüngen Arama Algoritması için sürekli yerine ikili olarak değer üretebilmesi amacıyla birbirinden farklı 12 transfer fonksiyonu uygulanmıştır. Böylelikle 12 farklı İkili Geliştirilmiş Sürüngen Arama Algoritması (BERSA) varyantı üretilmiştir. Böylelikle deney ortamında daha detaylı bir çalışma yapılmıştır. BERSA algoritmasının performansını ölçmek için 12 farklı kanser ve gen veri seti kullanılarak deneyler yapılmıştır. Önerilen algoritmanın sonuçları güncel 5 diğer metasezgisel algoritma ile karşılaştırılmıştır. Deneyler sırasında ortalama doğruluk, standart sapma ve ortalama seçilen öznitelik sayısı gibi çeşitli performans değerlendirme ölçütleri esas alınmıştır. Deneysel sonuçlar, BERSA algoritmasının diğer karşılaştırılan algoritmalardan daha üstün bir ortalama doğruluk değerine ulaştığını göstermiştir. Aynı zamanda bunu daha az sayıda öznitelik seçerek başarmıştır.

Özet (Çeviri)

The computational difficulty of analysing large datasets consisting of data obtained from real-world domains is increasing day by day. Feature selection, which is one of the main methods used to solve this problem, is a very effective method used to reduce unimportant and irrelevant features in the data set. In this study, the Binary Improved Creeper Search Algorithm (BERSA) approach, which combines filter and wrapper feature selection methods for high-dimensional gene and cancer datasets, is proposed in two stages. In the first step, mRMR filtering method is applied to pre-process the data sets and important data are retained. In the second step, 12 different transfer functions were applied for the Creep Search Algorithm, which works in continuous solution space, in order to produce binary values instead of continuous. Thus, 12 different Binary Improved Reptile Search Algorithm (BERSA) variants were produced. Thus, a more detailed study was carried out in the experimental environment. Experiments were conducted using 12 different cancer and gene datasets to measure the performance of the BERSA algorithm. The results of the proposed algorithm are compared with 5 other current metaheuristic algorithms. During the experiments, various performance evaluation metrics such as average accuracy, standard deviation and average number of selected features were taken as basis. The experimental results show that the BERSA algorithm achieves an average accuracy superior to the other compared algorithms. At the same time, it achieved this by selecting fewer features.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    418307

    Modeling temporal variation of scouring at dual bridge piers

    İkili köprü ayaklarındaki oyulmanın zamansal değişiminin modellenmesi

    MERİÇ SELAMOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ MELİH YANMAZ

    DOÇ. DR. METE KÖKEN

  2. Tez No

    418345

    Stability of double emulsions for food applications

    Gıda uygulamalarında çift emülsiyonların kararlılığı

    MERVE YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Gıda MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERVET GÜLÜM ŞÜMNÜ

    PROF. DR. SERPİL ŞAHİN

  3. Tez No

    418373

    Pairwise balanced design and its applications

    İkili dengeli tasarımlar ve uygulamaları

    ZEHRA TEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMRE KOLOTOĞLU

  4. Tez No

    881366

    Searching for new discoveries in binary black hole mergers and of multi-messenger detections with gravitational-waves

    İkili kara delik birleşmelerinde ve çoklu haberci tespitlerinde yeni keşiflerin kütleçekimsel dalgalar ile aranması

    DOĞA VESKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Fizik ve Fizik MühendisliğiColumbia University

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SZABOLCS MARKA

  5. Tez No

    886686

    Thermodynamic stability of binary compounds: A comprehensive computational and machine learning approach

    İkili bileşiklerin termodinamik kararlılığı: Kapsamlı bir hesaplamalı yaklaşım ve makine öğrenmesi uygulaması

    FERAYE HATİCE CANBAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKİN

Geri Dön