Bu tez çalışmasında, çok değişkenli fonksiyonların yaklaştırımı ve sınıflandırma problemleri ile
ilgilenilmektedir. Bu amaçla bilimsel yazında geçmekte olan Yüksek Boyutlu Model Gösterilim
Yöntemi (YBMG) ve Yeniden Sıralamalı Yüksek Boyutlu Model Gösterilim Yöntemi (YSYBMG)
incelenmektedir. Bu tezin amacı, YSYBMG yöntemi ile gerçek veri kümeleri üzerinde
sınıflandırma çözümleri üretmektir. Bu amaçla bu tez içerisinde YSYBMG yöntemi farklı
yaklaşımlar ile yeniden yapılandırılmıştır. Elde edilen farklı modellerin sınıflandırma başarıları
ölçülmüştür. Bu tez içerisinde yapılan analiz çalışmaları IHDMR yazılımı ile yapılmıştır. IHDMR
yazılımı bu analiz çalışmaları için geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar bilinen sınıflandırma
algoritmalarının sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Analiz çalışmaları sonucunda, 16 farklı model
oluşturulmuştur. Bu modeller, farklı 7 veri kümesi üzerinde denenmiştir. Oluşturulan yeni
YSYBMG modellerinin sınıflandırma problemlerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.
In this thesis, we are dealing with multivariate interpolation and classification problems. For this
purpose, the fundamental properties of High Dimensional Model Representation Method (HDMR)
and Indexing High Dimensional Model Representation (IHDMR) are analyzed. The aim of this
thesis is to produce solutions for classification on real data sets with IHDMR method. For this
purpose, in this thesis IHDMR was restructured through a number of different approaches The
classification performance of different IHDMR models are measured. The analysis in this thesis
was done with IHDMR software. IHDMR software was developed for this analysis work. The
results obtained are compared with the results of well-known classification algorithms. As the result
of this analysis, 16 different models were built. These models were tested on 7 different data sets. It
is observed that our new IHDMR models work successfully in the classification problems.
