Improving recursive cluster elimination approaches for gene expression analysis
Gen ifade miktarı verisi analizi için yinelemeli öbek eliminasyon yöntemlerinin iyileştirilmesi
- Tez No: 920460
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU GÜNGÖR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoinformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yeni teknolojilerle üretilen biyolojik verilerin giderek artan boyutluluğunun neden olduğu hesaplama ve yorumlama güçlükleri önemli bir zorluk oluşturmaktadır. Özellik seçimi (FS) yöntemleri boyutu azaltmayı amaçlar ve özellik gruplaması, özellikler arasında güçlü korelasyonları tespit etmeyi ve ilgisiz özellikleri belirlemeyi amaçlayan FS teknikleri için bir temel olarak ortaya çıkmıştır. Bu tezde, gözetimli bir bağlamda özellik gruplandırmasını kullanan yöntemler geliştirilmiştir. Başlangıçta farklı kümeleme algoritmalarının SVM-RCE üzerindeki etkilerini test ettik ve K-means ile en iyi performansı gözlemledik. Geliştirilen ilk yöntem olan Öbek İçi Özellik Eleme ile Yinelemeli Öbek Eleme (RCE-IFE) yönteminde, her öbek azaltma adımında hem öbek hem de öbek içi eleme yinelemeli olarak gerçekleştirilir. Deneysel bulgularımız, RCE-IFE'nin güçlü bir sınıflandırıcı performansı sağladığını ve özellik ilgisini ve tutarlılığını korurken özellik boyutunu önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. İkinci geliştirilen Gruplama – Puanlama – Model (G-S-M) tabanlı çalışma olan G-S-M_Rep'de, hastalık gruplarını oluşturmak için ön bilgileri kullanıyoruz ve her grubu temsil edecek en iyi özellikleri seçiyoruz. Bu temsili özellikler model tarafından kümülatif bir şekilde öğrenilir. Sonuçlar G-S-M_Rep'in az sayıda özellikle tatmin edici bir model performansına ulaştığını göstermektedir. Sonuç olarak, bu tez özellik gruplandırmaya dayalı yöntemleri sunmakta ve özellik azaltma yeteneğini, sınıflandırma performansını, özellik alaka düzeyini ve özellik tutarlılığını iyileştirmeye odaklanmaktadır.
Özet (Çeviri)
The computational and interpretational difficulties caused by the ever-increasing dimensionality of biological data generated by new technologies pose a significant challenge. Feature selection (FS) methods aim to reduce the dimension, and feature grouping has emerged as a foundation for FS techniques that seek to detect strong correlations among features and identify irrelevant features. In this thesis, methods that utilize feature grouping in a supervised context were developed. We initially tested the effects of different clustering algorithms on SVM-RCE and observed the best performance with K-means. In the first developed method, Recursive Cluster Elimination with Intra-cluster Feature Elimination (RCE-IFE), both cluster and intra-cluster elimination is performed recursively in each cluster reduction step. Our experimental findings imply that RCE-IFE provides robust classifier performance and significantly reduces feature size while maintaining feature relevance and consistency. In the second developed Grouping – Scoring – Model (G-S-M) based study, G-S-M_Rep, we use prior knowledge to form disease groups, and select top features as representative of each group. These representative features are learnt by the model in a cumulative manner. Results show that G-S-M_Rep attains satisfactory model performance with a small number of features. Consequently, this thesis presents methods based on feature grouping and focuses on improving feature reduction capability, classification performance, feature relevancy, and feature consistency.
Benzer Tezler
- Ameliyat öncesi hastaların ameliyata ilişkin duyguları, düşünceleri ve bilgi istekleri
The Pre-operative patiensts feelings throughts and information requirements concerning their surgical operations
KADRİYE BULDUKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli
The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center
MUSTAFA İNCESAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMEN
- Tren, fren papuçlarının aşınmasının deneysel incelenmesi
Başlık çevirisi yok
RASİM İPEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. BAKİ KARAMIŞ
- CO2-sodyum silikat bağlı kum sistemlerine etki eden parametrelerin incelenip maça ve kalıp özelliklerinin geliştirilmesi
The Investigation of the parameters effecting the mold and core made of CO2-sodium silicate bonded sands for improving the properties
ORHAN ŞERİF KOMAÇ
- Grup teknolojisi imalat sistemi ve bu sistemin tasarımına yönelik yeni bir metot
Group technology manufacturing systems and a new method oriented to the design of these systems
M. BÜLENT DURMUŞOĞLU