An incremental fuzzy algorithm for data clustering problems

Authors : Elvin NASİBOV, Burak ORDİN

Pages : 169-183

Doi:10.25092/baunfbed.532619

View : 19 | Download : 15

Publication Date : 2019-03-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Veri kümeleme analizi veri madenciliğinin önemli bir parçasıdır. Kesin ve esnek kümeleme olmak üzere iki sınıfta ele alınabilir. Kesin kümelemede bir veri seti kümelere ayrıldığında herbir veriseti içerisindeki her eleman yalnız ve yalnız bir kümeye ait olabilir.Esnek kümelemede ise kesin kümelemenin aksine her bir eleman belirli bir üyelik derecesi ile birden fazla kümeye ait olabilir. Kesin kümeleme için geliştirilmiş olan artımlı algoritmalar iki ana avantaja sahiptir.  Bunlardan birincisi sahip olduğu nonsmooth-nonconvex matematiksel model yapısı sayaseinde değişken sayısı önemli ölçüde azaltılabilir. Bunun yanısıra her bir adımda bir tek küme merkezi seçilerek belirli bir k değerine kadar bu devam ettiği için küresel anlamda amaç fonksiyonu için daha iyi değerler elde edilebilir. Bu çalışmada esnek kümeleme problemlerinin çözümü için artımlı bir bulanık algoritma hazırlanmıştır ve algoritmayla gerçek 11 veriseti üzerinde gerçekleştirilen hesaplama denemelerinin sonuçları sunulmuştur. Sonuçlar esnek kümeleme problemlerinin çözümü için hazırlanan algoritmanın yararlılığını göstermektedir.
Keywords : Bulanık c ortalamalar, küresel k ortalamalar algoritması, nonsmooth optimizasyon