An Error Correcting Code Based SVM Approach for Multiclass Classification

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2012

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Buse Melis Özyıldırım

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): MUTLU AVCI

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Destek vektör makinesi, iki sınıflı problemler için tasarlanan genelleme yeteneğiyüksek bir yöntemdir. Ancak işlem karmaşıklığı ve çalışma zamanı bakımından problemleribulunmaktadır. Ayrıca sınıflama problemleri genellikle ikiden fazla sınıfı içermektedir.Çok sınıflı problemlerin çözümünde destek vektör makinesinden yararlanabilmekiçin modifikasyonlar gerekmektedir. Bu tezde destek vektör makinesininçok sınıflı uygulamalarda kullanılabilmesi için hata düzeltme kodu tabanlı biryöntem ile işlem karmaşıklığını ve çalışma süresini azaltmak için var olanyöntemler üzerinde iyileştirmeler önerilmiştir. Önerilen yöntemler,çeşitli veri setleri üzerinde test edilmiş ve yaygın olarak kullanılanyöntemler ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemlerin, destekvektör makinelerinin çok sınıflı yapılarda etkin kullanımını sağladığıgörülmüştür.