Incremental conceptual clustering without order dependency

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişsel Bilimler Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 1995

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: NESİP İLKER ALTINTAŞ

Danışman: HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN

Özet:

oz SIRA BA?IMSIZ ARTIRIMLI KAVRAMSAL SINIFLANDIRMA Altıntaş, Nesip İlker Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Cem Bozşahin Eylül 1995, 69 sayfa Bu tezde, artırımlı kavramsal sınıflandırma için yeni bir sistem sunulmaktadır. Artırımlı kavramsal sınıflandırma sistemleri, insanların kavramları öğrenme yöntemlerini model- lemeye çalışmakta ve öğrenmeyi performans ile birleştirmektedir. Ancak diğer artırımlı öğrenme sistemlerinde olduğu gibi, örneklerin veriliş sırasına bağımlı kalmaktadırlar. Bu çalışma esas olarak bu problemi ele almaktadır. Sunulan model, artırımlı özelliğinin getirdiği sıra bağımlılığım en aza indirerek hiye- rarşik kavramları öğrenebilmektedir. Öğrenme süreci iki aşamaya ayrılmıştır: artırımsız sınıflandırma bölümü ve artırımlı iyileştirme bölümü. Kavram hiyerarşisini oluşturur ken (ve iyileştirirken) entropy esaslı benzerlik ölçüsü kullanmaktadır. Sistem kavram tutarlılığı için özellik esaslı, ağaç tutarlılığı için ise örnek esaslı bir ölçü kullanmaktadır. Tasarlanan sistem uygulanmış ve değişik örnek kümeleri ile deneyler yapılmıştır. Sonuçlar oluşturulan kavram hiyerarşisinin kavramsal geçerliliğinin yüksek olduğunu ve örneklerin geliş sırasının etkisinin azaldığım göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Tümevarımla öğrenme, Kavramsal sınıflandırma, Artırımlı öğrenme. iv