Dayanıklı bulanık temel bileşenler analizi için yeni bir yaklaşım

Veri kümesinde aykırı gözlemlerin varlığından, klasik istatistik yöntemlerin birçoğu gibi temel bileşenler analizi yöntemi de ciddi şekilde etkilenmektedir. Bu nedenle veri kümelerinde aykırı gözlemlerin olması durumunda araştırmacılar alternatif yöntemlerin kullanımına yönelmektedir. Bu yöntemlerin başında dayanıklı ve bulanık yöntemlerin kullanımı gelmektedir. Bu çalışmada, aynı anda hem dayanıklı hem de bulanık yöntemlerin gücünü birleştiren ve bu iki yaklaşımı Temel Bileşenler Analizi (TBA) çatısı altında toplayan Dayanıklı Bulanık Temel Bileşenler Analizi için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen bu yeni yaklaşım, bulanık kodlanmış veriye dayanan dayanıklı temel bileşenler analizi olarak adlandırılır. Bu yaklaşımın performansının aykırı gözlem oranındaki değişimler ve örneklem genişliğindeki artışlardan nasıl etkilendiği, üç farklı senaryo düşünülerek oluşturulan yapay veri kümeleri ve bir gerçek veri kümesi üzerinden incelenmiştir. Veri kümesinde aykırı gözlemlerin varlığında elde edilen bulgulardan hareketle önerilen yaklaşımın klasik ve dayanıklı temel bileşen analizine göre daha iyi sonuç verdiği görülmektedir. Çalışmanın birinci bölümünde, klasik temel bileşenler analizi ve dayanıklı temel bileşenler analizi ile ilgili ön bilgiler ve literatür özetine yer verilmiştir. İkinci bölümde ise çalışmada yer alan bazı temel kavramlar ve yöntemler kısaca açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, dayanıklı bulanık temel bileşenler analizi için önerilen yeni yaklaşım algoritması ve çalışmada kullanılan veri kümeleri tanıtılmıştır. Sonraki bölümde ise, önceki bölümlerde ele alınan yöntemlerin gerçek ve yapay veri kümelerine uygulanması ile elde edilen bulgular değerlendirilmiştir. Son bölümde, çalışmadan elde edilen sonuçlar ve öneriler tartışılmıştır.