Çok gruplu sınıflandırma problemlerine regresyon analizi ve matematiksel programlama tabanlı yeni bir yaklaşım
Loading...
Files
Date
2019
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Access Rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Bu çalışmada, çok gruplu sınıflandırma problemlerinin çözümü için regresyon analizi ve matematikselprogramlamaya dayalı iki aşamalı yeni bir hibrit sınıflandırma yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen yönteminilk aşamasında, her bir birimin sınıflandırma skoru her birim için oluşturulan doğrusal regresyon denklemiyardımıyla tahmin edilmektedir. İkinci aşamasında ise, birimlerin sınıflandırılması kümeleme analizi tabanlımatematiksel programlama modeli ile yapılmaktadır. Önerilen yöntem kendisini oluşturan regresyon analizive matematiksel programlama yöntemlerinin güçlü yanlarını kombine etmektedir. Literatürden alınan 10gerçek veri seti ve simülasyon çalışması sonuçlarından, önerilen yöntemin regresyon analizi, matematikselprogramlama ve yapay sinir ağı temelli sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi performans gösterdiğigözlemlenmiştir.
In this study, for solving multi-group classification problems, a new two-stage hybrid classification method based on regression analysis and mathematical programming has been developed. In the first step of the proposed method, the classification score of each unit is estimated with the help of the linear regression equation for each unit. In the second step, the classification of the units is performed by the mathematical programming model based on clustering analysis. The proposed method combines the strengths of regression analysis and mathematical programming method. From the 10 real data sets taken the well-known literature and simulation study results, it is observed that the proposed method outperforms the regression analysis, mathematical programming and artificial neural network based classification methods.
In this study, for solving multi-group classification problems, a new two-stage hybrid classification method based on regression analysis and mathematical programming has been developed. In the first step of the proposed method, the classification score of each unit is estimated with the help of the linear regression equation for each unit. In the second step, the classification of the units is performed by the mathematical programming model based on clustering analysis. The proposed method combines the strengths of regression analysis and mathematical programming method. From the 10 real data sets taken the well-known literature and simulation study results, it is observed that the proposed method outperforms the regression analysis, mathematical programming and artificial neural network based classification methods.
Description
Keywords
[No Keywords]
Journal or Series
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
WoS Q Value
Scopus Q Value
Volume
34
Issue
4
