Classification with overlapping feature intervals

Abstract

ÖZET ÇAKIŞIK ÖZELLİK ARALIKLARI İLE SINIFLANDIRMA Hakime Unsal Koç Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği, Yüksek Lisans Danışman: Doç. Dr. H. Altay Güvenir Ocak 1995 Bu tezde örnek-tabanlı öğrenme için çakışık özellik aralıklarına dayalı yeni bir teknik sunulmuştur. Çakışık Özellik Aralıkları ile Sınıflandırma (COFI) bu yöntemin özel bir uygulamasıdır. Bu çıkarımsal, artımlı ve yönlendirilmiş öğrenme tekniğinde en temel gösterim birimi aralıktır. COFI algoritması tüm özelliklere ait her sınıf eksenindeki aralıkların izdüşümünü öğrenir. Aralıklar ilk olarak sınıf eksenlerinde birer noktadırlar, daha sonra tüm bir eksen boyunca genelleştirmeyle genişlerler. Bu algoritmada herhangi bir özelleştirme gerçek- leştirilmez. Öğrenme işleminden sonra, tahmin etme işlemi özelliklerin kendi adlarına yaptığı tahminler arasındaki oy çokluğuna dayanır. Anahtar Sözcükler: öğrenme, yönlendirilmiş öğrenme, çıkarımsal öğrenme, artımlı öğrenme, çakışık özellik aralıkları, sınıf tanımı iv

ABSTRACT CLASSIFICATION WITH OVERLAPPING FEATURE INTERVALS Hakime Unsal Koç M.S. in Computer Engineering and Information Science Advisor: Assoc. Prof. H. Altay Güvenir January, 1995 This thesis presents a new form of exemplar-based learning method, based on overlapping feature intervals. Classification with Overlapping Feature Intervals (COFI) is the particular implementation of this technique. In this incremental, inductive and supervised learning method, the basic unit of the representation is an interval. The COFI algorithm learns the projections of the intervals in each class dimension for each feature. An interval is initially a point on a class dimension, then it can be expanded through generalization. No specialization of intervals is done on class dimensions by this algorithm. Classification in the COFI algorithm is based on a majority voting among the local predictions that are made individually by each feature. Keywords: machine learning, supervised learning, inductive learning, incre mental learning, overlapping feature intervals, concept description 111