Mathematical programming based exact and heuristic solution approaches for a clustering problem with localized feature selection

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: GÖZDENUR BÜYÜK HABACI

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Sinan Gürel

Eş Danışman: Cem Iyigün

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.