Yeniden sıralamalı yüksek boyutlu model gösterilim ile veri modellemesi

Abstract

Bu tez çalışmasında, çok değişkenli fonksiyonların yaklaştırımı ve sınıflandırma problemleri ileilgilenilmektedir. Bu amaçla bilimsel yazında geçmekte olan Yüksek Boyutlu Model GösterilimYöntemi (YBMG) ve Yeniden Sıralamalı Yüksek Boyutlu Model Gösterilim Yöntemi (YSYBMG)incelenmektedir. Bu tezin amacı, YSYBMG yöntemi ile gerçek veri kümeleri üzerindesınıflandırma çözümleri üretmektir. Bu amaçla bu tez içerisinde YSYBMG yöntemi farklıyaklaşımlar ile yeniden yapılandırılmıştır. Elde edilen farklı modellerin sınıflandırma başarılarıölçülmüştür. Bu tez içerisinde yapılan analiz çalışmaları IHDMR yazılımı ile yapılmıştır. IHDMRyazılımı bu analiz çalışmaları için geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar bilinen sınıflandırmaalgoritmalarının sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Analiz çalışmaları sonucunda, 16 farklı modeloluşturulmuştur. Bu modeller, farklı 7 veri kümesi üzerinde denenmiştir. Oluşturulan yeniYSYBMG modellerinin sınıflandırma problemlerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

In this thesis, we are dealing with multivariate interpolation and classification problems. For thispurpose, the fundamental properties of High Dimensional Model Representation Method (HDMR)and Indexing High Dimensional Model Representation (IHDMR) are analyzed. The aim of thisthesis is to produce solutions for classification on real data sets with IHDMR method. For thispurpose, in this thesis IHDMR was restructured through a number of different approaches Theclassification performance of different IHDMR models are measured. The analysis in this thesiswas done with IHDMR software. IHDMR software was developed for this analysis work. Theresults obtained are compared with the results of well-known classification algorithms. As the resultof this analysis, 16 different models were built. These models were tested on 7 different data sets. Itis observed that our new IHDMR models work successfully in the classification problems.