Farklı Uzaklık Fonksiyonlarının Spektral Kümeleme Algoritmasının Performansına Etkisi

Authors : Gülay İlona Telsiz Kayaoğlu, Mustafa Eroğlu

Pages : 237-241

Doi:10.21205/deufmd.2024267706

View : 46 | Download : 47

Publication Date : 2024-05-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Makine öğrenmesinin bir kolu olan denetimsiz öğrenme problemlerinde kullanılan kümeleme algoritmaları, veri noktalarını benzer özelliklere sahip olan gruplara ayırmak için veri noktaları arasındaki uzaklıkları ölçen bir uzaklık fonksiyonu kullanır, ve bu, standart durumda Öklid uzaklığıdır. Bununla birlikte en sık kullanılan kümeleme algoritmalarından k-ortalamalar (k-means) kümeleme algoritmasında Öklid uzaklığı yerine farklı uzaklık fonksiyonları kullanılarak elde edilen sonuçların karşılaştırıldığı [1],[2] gibi çalışmalar mevcuttur. Bu çalışmada ise Spektral kümeleme algoritması farklı uzaklık fonksiyonları ile ele alınarak sonuçlar değerlendirilmiştir. K-ortalamalar algoritmasının başarılı şekilde ayıramadığı veri kümeleri tercih edilmiş ve spektral kümeleme algoritmasında Öklid uzaklığının yanı sıra farklı uzaklık fonksiyonları da kullanarak daha iyi bir kümeleme yapılıp yapılmayacağı incelenmiştir.
Keywords : Denetimsiz Öğrenme, Spektral Kümeleme, Uzaklık Fonksiyonları