Kaba küme ve destek vektör makineleri kullanılarak nitelik indirgeme ve sınıflandırma problemlerinin çözümü için bütünleşik bir yaklaşım
An integrated approach for solving attribute reduction and classification problems using rough set and support vector machines
Yazar: SEVGİ AYHAN
Danışman: PROF. DR. ŞENOL ERDOĞMUŞ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Bölümü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Boyutsal indirgeme = Dimensional reduction ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification ; İstatistiksel deney tasarımı = Statistical experimental design

Özet:
İş dünyası karar verme süreçlerinde bilgiye ulaşma önemli rol oynamaktadır.  Dolayısıyla, veri tabanları, karar vericilerin bilgiye ulaşmada yararlandıkları en önemli araçlardan biri olmuştur. Ancak veritabanlarından yararlı enformasyon/bilgi çıkarımı çok önemli olmakla birlikte bir o kadar da zor bir görevdir.  Veri madenciliği, veritabanlarından gizli ve kullanışlı enformasyonun çıkarılmasına odaklanmış, makine öğrenimi algoritmalarını kullanan yeni ve güçlü bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır.  Veri madenciliğinin görevlerinden biri olan sınıflandırma probleminin çözümü için geliştirilmiş önemli makine öğrenimi algoritmalarından biri Destek Vektör Makineleri'dir.  Literatürde Destek Vektör Makineleri'nin diğer birçok tekniğe göre daha başarılı sonuçlar verdiği kanıtlanmıştır.  Bilgiye ulaşma sürecinde başka bir sorun optimum nitelik kümesinin belirlenmesi diğer bir deyişle nitelik indirgemedir.  Bu alanda yapılan birçok çalışma, nitelik indirgemenin NP-zor problemler sınıfında yer aldığını göstermiştir.  Bu tez çalışmasında, farklı alanlardaki sınıflandırma problemlerinin Destek Vektör Makineleri ile çözümüne ilişkin genelleme performansı yüksek kapsamlı bir yaklaşım geliştirilmiştir.  Geliştirilen yaklaşımda, Destek Vektör Makineleri'nin genelleme performansını/etkinliğini arttırmak amacıyla veri seti iyileştirme ve nitelik indirgeme çalışmaları genetik algoritma tabanlı Kaba Küme Teorisi kullanılarak gerçekleştirilmiştir.  Optimizasyon tabanlı nitelik indirgeme ve sınıflandırma süreci araştırma hipotezleri temeline dayandırılmıştır.  Söz konusu hipotezlerin sınanmasında istatistiksel tekniklerden yararlanılmıştır.  Sonuç olarak bu çalışmada, araştırmacılara nitelik indirgeme ve sınıflandırma süreçlerinde yararlanabilecekleri etkin bir yaklaşım önerilmiştir.  Önerilen yaklaşım karar vericilere istatistiksel bakış açısıyla desteklenmiş önemli ipuçları sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Sınıflandırma, Nitelik indirgeme, Makine öğrenimi, Destek Vektör Makineleri, Kaba Küme Teorisi, Deney tasarımı

Abstract:
Gaining useful information/knowledge plays an important role in the businness decision making process.  Therefore, databases have been one of the most important tools that using by the decision makers for gaining useful information/knowledge.  Useful information/knowledge extraction is very important but a hard task.  For this context, data mining emerges as a new and powerful technology which is focused on to extracting hidden and useful information from databases by using machine learning algorithms.  One of the most important machine learning algorithms developed for to accomplish classification task of data mining is Support Vector Machines.  In the literature, Support Vector Machines has been shown to outperform many other techniques.Another challenge in gaining information/knowledge process is obtaining optimum set of attributes in other words attribute reduction.  Many studies in this area have been shown that attribute reduction is NP-hard problems.

In this thesis, an integrated approach with higher generalization performance was developed to solve classification problems via Support Vector Machines.  In the developed approach, in order to enhance the generalization performance of Support Vector machines, data improvement activities and attribute reduction works were carried out using genetic algorithm based Rough Set Theory.  Optimization based attribute reduction and classification process was ground on the statiscal hypotheses.  And so, many statistical techniques were utilized for testing those hypothesis.As a result, in this study, efficient approach was proposed to researches uses in attribute reduction and classification process. And, proposed approach provides important insights to decision makers supported with statistical viewpoint.

Keywords: Data mining, Classification, Attribute reduction, Machine learning, Support Vector Machines, Rough Set Theory, Experimental design