Özellik tabanlı zaman serisi sınıflandırma yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
The comparison of performances of feature based time series classification method
Yazar: EDA TERCİ
Danışman: DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Zaman serisi sınıflandırması (ZSS), sınıflandırmanın özel bir türüdür ve sahip oldukları karakteristik özelliklerine göre, zaman serilerinin "sınıfının" tahmin edilmesi süreci şeklinde tanımlanabilir Bu amaca yönelik olarak kullanılan yöntemleri, i) uzaklık tabanlı, ii) model tabanlı ve iii) özellik tabanlı olmak üzere 3 ana başlık altında toplamak mümkündür. 
Uzaklık tabanlı ZSS yöntemleri ham zaman serileri ile birlikte çalışır ve bir uzaklık fonksiyonu kullanılarak birbirine benzer olan zaman serilerinin belirlenmesine dayanır. Model tabanlı ZSS yöntemlerinin ilk adımı, her bir zaman serisi için istatistiksel yaklaşımlar, Markov modelleri, Gizli Markov Modelleri gibi modelleme teknikleri kullanılarak zaman serisinin stokastik davranışını temsil eden bir model tahmin edilmesidir. Sonraki adımında ise sınıflandırma aşamasında zaman serilerinin yerine tahmin edilen model yapısı kullanılır. Son olarak özellik tabanlı ZSS yöntemlerinde ise zaman serisi karakteristik davranışını temsil eden daha düşük boyutlu bir özellik uzayına dönüştürülür ve sınıflandırma aşamasında zaman serisinin yerine özellik vektörleri kullanılır. 
Bu tezin ana konusu, özellik tabanlı ZSS yöntemleri ve en iyi bilinen sınıflandırma yöntemleri ile zaman serisi özelliklerinin sınıflandırma performansını karşılaştırmaktır. Bu bağlamda, 13 sınıflandırma yöntemi, 10 zaman serisi özelliği ve UCR zaman serisi veri setlerinde değişik kategorilerde 39 veri seti kullanılmıştır. Karşılaştırmalar için her bir yöntem ve zaman serisi özelliklerinden oluşan her bir veri seti için doğru sınıflandırma oranı (D) kriteri hesaplanmıştır ve elde edilen sonuçlara göre performans değerlendirmeleri yapılmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, Zaman serisi sınıflandırması, özellik tabanlı zaman serisi sınıflandırması

Abstract:
Time Series Classification (TSC) is a special type of classification and can be defined as a process of predicting "class" of time series according to their characteristics properties. The methods used for this objective can be grouped under collected three main titles as i) distance based, ii) model-based, and iii)feature based.  
Distance-based TSC methods work with raw data and are based on determining similar time series by using a distance measure. The first step of model-based TSC methods is that a model which represents the stochastic behavior of the time series is predicted for each time series by using modeling techniques such as, Markov models and Hidden Markov models. The next step is based on using of predicted model structure instead of time series at the classification stage. Finally, in feature-based TSC methods, time series are transformed into feature space with lower dimension and these features instead of time series are used at the classification.  
The main subject of this thesis is feature-based TCS methods and to compare performances of the most known classification methods and of features of time series sets. In this context, 13 classification methods, 10 features of time series and 39 UCR data that are at the different categories are used. For comparisons, accuracy rate is calculated for each method and each data set consisting of features of time series and performance evaluation is carried out according to results obtained.

Keywords: Classification, Time series classification, feature-based time series           classification