Show simple item record

dc.contributor.advisorTürkay, Metin
dc.contributor.authorYüksektepe Üney, Fadime
dc.date.accessioned2020-12-08T08:19:02Z
dc.date.available2020-12-08T08:19:02Z
dc.date.submitted2005
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/171427
dc.description.abstractVeri Sınıflandırma, farklı özelliklere sahip örneklerin bilinen sınıflara olan üyeliğinibelirlemeye çalışan veri madenciliğinin önemli bir problemidir. Veri setini iki gruba ayırangeleneksel yöntemler çok sınıflı veri sınıflandırma problemlerinde beklenen iyi sonuçlarıgöstermemektedir. Bu tezde veri sınıflandırma problemi için geliştirilmiş tamsayı karışıkprogramlamaya dayalı yeni bir yöntemi anlatmaktadır. Önerilen yeni yöntemde sınıflarınsınırlarını belirlemek amacıyla çok boyutlu kutular kullanılmaktadır. Bu çok boyutlu kutularınvarlığını ve sınırlarını temsil etmek için tamsayı karışık programlama modeli geliştirilmiştir.Ayrıca, soyut karar değişkenleri arasındaki ilişkiler Önermeler Mantığı kullanılarak ifadeedildikten sonra Mantıksal Cebir kullanılarak tamsayı kısıtlamalara dönüştürülmüştür. Buyeni yöntem bir örnek üzerinde ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Bu modelin verimliliği verisınıflandırılmasında çok bilinen ve çok kullanılan veri setleri üzerinde test edilmiştir. Örnekproblem ve bilenen veri setleri kullanılarak elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin oldukçadoğru ve verimli olduğunu ispatlamaktadır.
dc.description.abstractData classification is an important data mining problem that aims todetermine the membership of different data points to a number of different sets.Traditional approaches that are based on partitioning the data sets into two groupsperform poorly for multi-class data classification problems. A new dataclassification method based on mixed-integer programming is presented in thisthesis. The proposed approach is based on the use of hyper-boxes for definingboundaries of the classes that include all or some of the points in that set. A mixed-integer programming model is developed for representing existence of hyper-boxesand their boundaries. In addition, the relationships among the discrete decisions inthe model are represented using propositional logic and then converted to theirequivalent integer constraints using Boolean algebra. The proposed approach formulti-class data classification is illustrated on an example problem. The efficiencyof the proposed method is tested on two separate data sets; the well-known IRISdata set and the protein folding type data set. The computational results on theillustrative example and the benchmark problems show that the simplicity andaccuracy of the proposed method provides scientific insight into the multi-classdata classification problems.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEndüstri ve Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.subjectIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.titleA mixed-integer programming approach to multi-class data classification problem
dc.title.alternativeÇok sınıflı veri sınıflandırma probleminin tam sayı karışık programlama metodu ile çözülmesi
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid198236
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityKOÇ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid198568
dc.description.pages82
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess