İkili sürüngen arama algoritması için öznitelik seçimi yöntemi
Feature selection method for binary reptile search algorithm
- Tez No: 945497
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRCAN YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Testosteron dihidrotestosteron ve östrojenin benign prostat hiperplazisindeki etyolojik rolleri
The roles of testosterone, dihydrotestosterone and estradiole on the etiology of benign prostatic hyperplasia
HALUK TOKUÇOĞLU
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Izgara ve altlık üstünde barındırılan ile de france X kıvırcık (Fl) ve merinos kuzularının entansif besideki performansları
Başlık çevirisi yok
ÜMRAN ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Veteriner HekimliğiUludağ ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN TUNCEL
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM
- Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ŞERİFE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL