ÖRNEK TABANLI SINIFLANDIRICILDA KÜMELEME YÖNTEMİYLE PERFORMANS ARTIRIMI

Authors : Faruk BULUT, M Fatih AMASYALI

Pages : 76-85

View : 11 | Download : 8

Publication Date : 2014-09-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Örnek tabanlı sınıflandırıcılar basitliği, uygulanabilirliği ve şeffaflığından ötürü yaygın bir kullanıma sahiptir. k en yakın komşuluk sınıflandırıcısı (k-EKS) bu alanda en çok tercih edilen algoritmalardan biridir. k-EKS’de performans, k parametresi ile doğrudan ilişkilidir. En uygun k parametresi, kullanıcı tarafından genellikle deneme-yanılma yöntemiyle seçilir. Bununla birlikte, bir veri setinde çapraz geçerleme işlemi süresince her bir test örneği için aynı k parametresinin kullanılması genel sınıflandırma başarısını olumsuz etkilemektedir. Her bir test örneği için en uygun k değerinin seçilmesi daha başarılı sonuçlar elde edilmesini sağlayabilmektedir. Çalışmamızda her bir test örneği için en uygun k parametresini kümeleme yöntemiyle bulan ve bu sayede genel sınıflandırma başarısını artıran bir yöntem üzerinde çalışılmış ve başarılı sonuçlar elde edilmişti
Keywords : k En yakın komşuluk algoritması, Sınıflandırma, Kümeleme, Dinamik parametre seçimi