Mathematical programming based exact and heuristic solution approaches for a clustering problem with localized feature selection
Yerelleştirilmiş özellik seçimi ile kümeleme problemi için matematiksel modellemeye dayalı kesin çözüm ve sezgisel çözüm yaklaşımları
- Tez No: 896788
- Danışmanlar: PROF. DR. SİNAN GÜREL, PROF. DR. CEM İYİGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kümeleme, iş ve bilimin farklı alanlarında yaygın olarak incelenen bir makine öğrenme problemidir. Yüksek boyutlu gerçek dünya verilerinin karmaşıklığı, geleneksel kümeleme yöntemleri için önemli zorluklar oluşturur. Özellik seçimi, kümeleme problemlerindeki yüksek boyutlulukla başa çıkmak için en çok kullanılan yaklaşımdır. Çoğunlukla, tüm kümeleri tanımlamak için ortak bir özellik kümesi seçilir. Yerelleştirilmiş özellik seçimi yaklaşımı, her küme için farklı özelliklerin önemli olabileceğini dikkate alır ve her küme için ayrı bir özellik kümesi seçer. Bu tezde, veri noktalarını gruplamayı, her küme için bir küme merkezi ve ilgili özellik kümesi seçmeyi amaçlayan bir kümeleme problemini ele alıyoruz. Amaç, veri noktaları ile küme merkezleri arasındaki Öklid mesafelerinin toplamını, her kümenin ilgili özellik kümesi üzerinde en aza indirmektir. Problem için iki Karma Tamsayı İkinci Dereceden Konik Programlama formülasyonu, bir matsezgisel yöntem ve yinelemeli bir sezgisel yöntem öneriyoruz. Önerilen yöntemlerin üretilen veri kümeleri üzerindeki hesaplama performansını sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Clustering is an unsupervised machine learning problem that is widely studied in different contexts of business and science. The complexity of real-world data, often characterized by high dimensionality, poses significant challenges to traditional clustering methods. Feature selection is the most used technique to cope with the high dimensionality in clustering problems. Most feature selection methods select a common set of features to define all clusters, which is called global feature selection. Localized feature selection methods consider that the relevant set of features may differ across the clusters and select a set of features for each cluster separately. In this thesis, we address a clustering problem that aims to group data points and select a cluster center and a set of relevant features for each cluster. The objective is to minimize the sum of Euclidean distances between data points and their cluster center over each cluster's relevant set of features. We propose two Mixed-Integer Second-Order Cone Programming formulations, a matheuristic method, and an iterative heuristic method for the problem. We present the computational performance of the proposed methods on generated data sets.
Benzer Tezler
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Location-routing and synchronization problems in city logistics
Sehir lojistiğinde yer seçimi–rotalama ve senkronizasyon problemleri
MOHAMMAD SALEH FARHAM
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
PROF. DR. HALDUN SÜRAL
DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Paralel makine çizelgeleme probleminin karınca kolonisi algoritması ile çözümü ve yönetim desteği geliştirilmesi
Solution of the parallel machine scheduling problem using ant colony optimization and development of a decision support methods
TANSU YOKSULABAKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HADİ GÖKÇEN
- Çok depolu-kapasiteli araç rotalama probleminin doğrusal programlama ve genetik algoritma ile çözümü
Solution of the multi-depot capacitated vehicle routing problem using linear programming and genetic algorithm
SÜMEYYE KIRAN ONUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK ALP
- Büyük ölçekli havayolu ekip eşleme problemlerinin çözümü için bir kolon türetme stratejisi
A column generation strategy for large scale airline crew pairing problems
BAHADIR ZEREN
Doktora
Türkçe
2017
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL