Kaba kümeler yardımıyla önemsiz ve kayıp türdeki eksik verilerden bulanık kuralların çıkarılması
Extraction of fuzzy rules from incomplete data with do not care and lost value by rough sets
Yazar: GÜLNUR AVŞAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET KAYA
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kaba küme teorisi, dogrulanmıs mantıga, tutarsızlık gösteren verilere ve kesin olmayangizli çıkarımların kesfine izin veren matematiksel bir araçtır. Kaba kümeler, bulanık kümelerdeoldugu gibi kesin sınırlamaları kabul etmeyen ve eksik, yetersiz ve belirsiz bilgileridüzenleyerek, veri analizi için uygun hale getiren yapılardır. Bu tez çalısmasında, kaba kümeteorisi kullanılarak, eksik veri kümelerinden bilgi çıkarımı yapılmıstır. Eksik veri kümeleri,günümüzde en çok hastalık verilerinde bulunmaktadır. Bu verilerden kurallar çıkarmak hastalıkteshisinde son derece önemlidir. Önemsiz ve kayıp olmak üzere, iki farklı tipte eksik veri içeren,bir veri kümesi ile çalısılmıstır. Nicel degerli eksik veri kümelerinden, kaba küme yaklasımı ilebulanık kurallar çıkaran bir algoritma ile bilgi çıkarımı saglanmıstır. Sadece önemsiz türde eksiknitelik içeren veri kümeleri için tanımlanmıs olan algoritma, bu tez çalısması sırasında hemönemsiz, hem de kayıp türde eksik niteligi birlikte içeren veri kümelerinde uygulanabilecekbiçimde gelistirilmistir. Gelistirilen algoritma için tiroit hastalıgı verileri üzerinde çalısan biruygulama yazılımı olusturulmustur. Eksik niteliklerin sayıları ve türleri üzerinde yapılandegisikliklerle elde edilen altı farklı durum için yazılım test edilmistir. Gelistirilen algoritmada,kesin kurallar da %100, olası kurallarda %91 basarı saglanmıstır. En düsük basarı oranları tümnitelik degerlerinin kayıp türde oldugu durum için alınmıstır. Tüm eksik niteliklerin kayıp türdeolmasının elde edilen kural sayısını arttırdıgı ve basarı oranında azalmaya neden oldugusonucuna varılmıstır.Anahtar Kelimeler: Kaba küme teorisi, Eksik veri kümesi, Kayıp veri, Önemsiz veri, BulanıkKurallar

Abstract:
Rough set theory is a mathematical approach to imprecision, vagueness and uncertaintyin data analysis. This study deals with the problem of producing a set of certain and possiblefuzzy rules from incomplete quantitative data. In this thesis, knowledge extraction has beendone from incomplete data sets using rough set theory. In the present, incomplete data mainlyexist in medical data sets. It is extremely important to extract rules from these data for medicaldiagnosis. Through this thesis, a data set including two different incomplete data which arecalled as ?do not care? and ?lost? data was used. A novel algorithm has been proposed to extractfuzzy rules by rough sets from incomplete data with quantitative values, as apart from theprevious studies which handle the only ?do not care? data or the only missing values. For thispurpose, a software has been developed for evaluating the proposed algorithm on thyroid dataset.The algorithm has been tested for six different cases which use various type and numberof incomplete data. The experimental results demonstrates that the proposed algorithm providesthe accuracy rate of 100% in certain rules and 91% in possible rules. The lowest accuracy ratehas been obtained for the case in which all of incomplete values are lost. In such a case, as thenumber of rules increases, the accuracy rate decreases.Keywords: Rough set theory, incomplete data set, lost value, do not care value, fuzzy rules