A New Rational Classification Approach by the New Mixed Data Binarization Method

Abstract

Sınıflandırma algoritması, yeni gözlemlerin kategorisini belirlemek için kullanılan denetimli bir öğrenme tekniğidir. Ancak bazı durumlarda nicel ve nitel verilerin birlikte kullanılması gerekir. Bu yaklaşımla nicel ve nitel verilerin birlikte kullanılmasında karşılaşılan sorunlar aşılmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada, gerçek dünyada veriler ikili, sayısal veya kategorik gibi farklı türlerde sınıflandırıldığından, tüm veri türlerini ikili verilere dönüştürerek yeni bir sınıflandırma tekniği modellenmektedir. Bu sayede çok özellikli veri sınıflandırma problemleri için daha doğru ve verimli bir karma veri ikilileştirme yaklaşımı geliştirilmiştir. Öncelikle mevcut veri setinden sınıfları belirlenmektedir ve ardından yeni önerilen veri ikilileştirme yaklaşımını kullanarak yeni örnekleri bu önceden belirlenmiş sınıflara sınıflandırılmaktadır. Bu algoritmanın her adımının nasıl verimli bir şekilde gerçekleştirilebileceğini sayısal bir örnekle gösterilmiştir. Ardından, önerilen yaklaşımı iyi bilinen bir iris veri kümesine uygulamış ve modelimiz önceki yaklaşımlara göre umut verici sonuçlar ve iyileştirmeler verdiği gösterilmiştir.