İkili kümeleme algoritmaları için parametre optimizasyonu: NSGA-II ve TOPSIS yöntemleri ile etkileşimli bir r-Shiny arayüzü
Parameter optimization for biclustering algorithms: An interactive r-Shiny interface using NSGA-II and TOPSIS methods
Yazar: AHMET KOCATÜRK
Danışman: PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
İkili kümeleme, çok değişkenli verilerin derinlemesine incelenmesinde önemli bir araç olup, benzer özelliklere sahip grupların belirlenmesini amaçlar. Geleneksel yöntemlerin yanı sıra, son zamanlarda veri matrisinde hem satır hem de sütun bazında eş zamanlı olarak kümeleme yapabilen ikili kümeleme yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yaklaşımlar, veri setindeki karmaşıklığı daha iyi yönetebilir ve daha kapsamlı bir analiz sunabilir. İkili kümeleme yöntemlerinin özellikle gen açıklama verileri gibi biyolojik veri analizlerinde önemli bir rol oynamasıyla birlikte, bu yöntemlerin etkili bir şekilde kullanılması için parametrelerin doğru bir şekilde ayarlanması kritiktir. Bu çalışmada, NSGA-II ve TOPSIS gibi çok amaçlı optimizasyon yöntemlerinin entegrasyonuyla ikili kümeleme algoritmalarının en etkin parametrelerinin belirlenmesi ve önerilen bir araç kutusu geliştirilmesi sağlanmıştır. Araç kutusu, farklı ikili kümeleme algoritmalarını kullanmayı kolaylaştıran bir kullanıcı arayüzü sunmaktadır ve gen açıklama verileri gibi çeşitli veri türlerinde kullanılabilir. Ayrıca, çalışmada geliştirilen araç kutusu, kullanıcılara geniş bir seçenek yelpazesi sunarak, farklı ikili kümeleme algoritmalarının ve değerlendirme ölçülerinin esnek kullanma olanak tanır. Kullanıcılar, araç kutusu üzerinden veri yükleme, algoritma seçme ve çalıştırma gibi temel işlemleri gerçekleştirebilirken, aynı zamanda veri yapısının görselleştirilmesi ve veri ön işleme seçeneklerinden de faydalanabilirler. Bu çalışmanın sonuçları, ikili kümeleme analizlerinin daha erişilebilir hale gelmesine ve araştırmacıların veri analizi sürecini daha verimli hale getirmesine olanak tanır.

Abstract:
Biclustering is a significant tool in the in-depth examination of multivariate data, aiming to identify groups with similar characteristics. In addition to traditional methods, biclustering methods capable of simultaneously clustering rows and columns in the data matrix have been developed recently. These approaches can better manage the complexity of the dataset and provide a more comprehensive analysis. With biclustering methods playing a crucial role, especially in biological data analysis such as gene expression data, it is critical to adjust parameters correctly for their practical use. In this study, multi-objective optimization methods such as NSGA-II and TOPSIS are integrated to determine the most influential parameters of biclustering algorithms and develop a proposed toolbox. The toolbox provides a user interface facilitating the use of different biclustering algorithms and can be applied to various data types, such as gene expression data. Furthermore, the developed toolbox in this study offers users a wide range of options, allowing for flexible use of different biclustering algorithms and evaluation criteria. Users can perform basic operations such as data loading, algorithm selection, and execution through the toolbox while also benefiting from data structure visualization and data preprocessing options. The results of this study enable biclustering analyses to become more accessible and empower researchers to make their data analysis process more efficient.