Bölümleyici Kümeleme için Doğru Merkezi Noktaların Tayini

Authors : Sibel Tarıyan Özyer

Pages : 277-284

Doi:10.24012/dumf.1352625

View : 188 | Download : 181

Publication Date : 2024-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Kümeleme, benzer nesneleri aynı kümede ve farklı nesneleri ayrı kümelerde sınıflandırmak için etiketlenmemiş veriler üzerine odaklanan denetimsiz bir veri madenciliği tekniğidir. Hemen hemen her alanda kullanılmaktadır. Özellikle bölümlü kümelemede kümelemedeki temel sorun, verilerin doğası ve küme sayısı hakkında herhangi bir bilgi olmadan, iyi ayrılmış doğal kümelerin elde edilmesidir. Farklı kümeleme süreçleri sonucunda birçok küme elde edilir. Fikir birliği kümelemesinden sonra daha doğru nihai kümeleme çözümüne ulaşılır. Farklı yaklaşımlarla çeşitli kümeleme sonuçları elde edilebilmektedir. kümeleme algoritmaları, farklı performanslarla sonuç elde edilmesine yol açar. Bu çalışmada farklı çözümlerin daha iyi tek bir çözüme indirgendiği fikir birliği kümeleme sonucui sunulmuştur. Elde edilen sonuçlara dayanarak kıyaslama yapılmıştır. Geleneksel bölümsel kümeleme algoritması ve çeşitleriyle çalışmamıza temel oluşturan bir diğer çalışma birlikte incelenmiştir. Farklı fikir birliği kriterleri ile gerçekleştirilen kümeleme sonuçları çeşitli veri setleri üzerinde uygulanarak incelenmiştir. Doğal kümeleme sonucu olarak küme sayısı değeri de belirlenmeye çalışılmıştır. Son olarak sonuçlarımızın k-ortalama algoritmasından daha iyi performansla çalıştığı gösterilmiştir.
Keywords : fikir birliği, kümeleme, topluluk

ORIGINAL ARTICLE URL