| Popis: |
Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan sınıflandırma, herhangi bir veri kümesinden seçilen eğitim kümesini kullanarak belirli bir tanıma sisteminin yani sınıflandırıcının oluşturulmasıdır. Sınıflandırma mühendislikte, tıpta, ekonomide vb. birçok alanda önemli uygulamalara sahiptir ve bu sebeple birçok farklı disiplinden araştırmacı bu alanda çalışmakta ve daha etkin sınıflandırma modelleri bulmak için araştırmalar yapmaktadır. Bu doktora tezinde, sınıflandırma problemi ve türleri ifade edilip, sınıflandırmada önemli bir yaklaşım olan çokyüzlü konik fonksiyonlar incelenmiştir. Daha anlaşılır olması açısından çalışma, örnekler ve grafiklerle desteklenmiştir. İkili ve çoklu sınıflandırmada, sonlu n-boyutlu kümelerin çokyüzlü konik fonksiyonlarla etkin bir şekilde ayrımı için, bir diğer veri madenciliği yöntemi olan kümelemeden yararlanılmıştır ve çokyüzlü konik fonksiyonlar temeline dayanan iteratif doğrusal problemlerin çözümüyle kümeleme yöntemini içeren algoritmalar önerilmiştir. Bunun yanı sıra ikili sınıflandırma yöntemlerinden biri olan destek vektör makinalarında çokyüzlü konik fonksiyonlar ve kümelemenin kullanıldığı yeni algoritmalar sunulmuştur. Önerilen yöntemler MATLAB programı kullanılarak programlanıp, gerçek hayat ve sentetik veri kümeleri üzerinde hesaplama denemeleri yapılmıştır. Önerilen yöntemler temel Çokyüzlü Konik Fonksiyonlar algoritması ile karşılaştırılmış ve sonuçlar tablolarla sunulmuştur. |
