Yüksek boyutlu verı̇ kümelerı̇ndekı̇ öznı̇telı̇klerı̇n hı̇brı̇t yöntemle seçı̇lmesı̇
Hybrid feature selection in high dimensional data clusters
Yazar: ABDÜLKADİR GÜMÜŞÇÜ
Danışman: PROF. DR. RAMAZAN TAŞALTIN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Günümüzde mikro-dizilim veri setleri hastalık teşhisine önemli katkılar sağlamaktadır. Mikro-dizilim veri setlerini, makina öğrenme algoritmaları ile anlamlandırmak hasta sayısının azlığı gen sayısının fazlalığından ötürü oldukça çok zordur. Bu açıdan bakıldığında gen analizinde öznitelik seçme algoritmaları çok önemli bir işlem adımıdır. Literatürde genel olarak öznitelik seçme algoritmaları filtre, sarmal ve gömülü modeller olmak üzere 3 ana başlıkta incelenmektedir. Mikro-dizilim veri analizi için kullanılabilecek metotlar incelendiğinde; filtre modelli öznitelik seçme algoritmaları hızlı olmasına karşın her zaman istenilen başarı oranını sağlayamamaktadır, diğer taraftan sarmal modelli öznitelik seçme algoritmaları ise başarılı sonuçlar vermesine rağmen yavaş sonuçlar vermesi kullanım zorluğu yaşatmaktadır. Bahsedilen dezavantajları ortadan kaldırmak amacıyla bu tez çalışmasında filtre modelli öznitelik seçme algoritmalarının hızını, sarmal modelli öznitelik seçme algoritmalarının başarılı sonuçlarını harmanlayan hibrit bir öznitelik seçme algoritması önerilmiştir. Önerilen metodun filtre kısmında Ki-Kare, ReliefF ve F-Skor olmak üzere 3 farklı filtre modelli öznitelik seçme algoritması kullanıldı ve bu sonuçlar kombine edilerek genetik algoritmaya gönderildi. Genetik algoritma, filtrelenmiş veri setinin içinden en ideal veri setini seçmektedir. Seçilen final veri seti k-en yakın komşuluk (k-EK) sınıflandırma algoritması uygulanarak birini dışarıda bırak çapraz doğrulama (BDBÇD) ile değerlendirilmektedir. Önerilen metodun (CFR-GA) sınıflandırma başarı oranı, öznitelik seçme işlemi yapılmamış 7 sınıflandırma, 2 filtre modelli öznitelik seçme, 2 sarmal modelli öznitelik seçme ve 2 hibrit modelli öznitelik seçme algoritmaları ile kıyaslanmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen metodun kıyaslanan metotlara önemli ölçüde iyileştirmeler yaptığını göstermektedir.

Abstract:
Nowadays, microarray data is an important contribution to the diagnosis of illness. In the way of machine learning classification, microarray data is a hard process task because of its large size of features and the low size of patient. In this regard feature selection is a pre-processing technique with great importance in microarray classification. In the literature, feature selection techniques in terms of classification can be examined under three titles. When we review the methods to be used for gene analysis; we can say that even though the filter methods are fast, they cannot reach to the required levels of success all the time and on the other hand, although wrapper models provide successful results, the slowness of this causes problems in utilization. The utilization of wrapper models in datasets with thousands of gene data such as microarray data is getting harder. In order to remove the disadvantages mentioned, a hybrid feature selection algorithm is suggested which combines the speed of filter models and the successful results of wrapper models. With the suggested method; three different filters of Chi-Squared, Fisher-Score and ReliefF (CFR) are implemented and this results are put together for genetic algorithm. Genetic algorithm chooses the most optimal feature set through filtered data set. This optimal feature set is evaluated with leave one out cross validation (LOOCV) by using k-nearest neighbor (k-NN) method. The classification success rate of the suggested method (CFR-GA) is compared with 7 classifications, 2 filter feature selection, 2 wrapper feature selection and 2 hybrid feature selection algorithms. The experimental results indicate that the suggested method has provided significant enhancements for the compared methods.