Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması

Authors : Hasan DEMİR, Pakize ERDOĞMUŞ, Meral KEKEÇOĞLU

Pages : 47-67

Doi:10.29130/dubited.328596

View : 20 | Download : 9

Publication Date : 2018-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada arı kanatları üzerindeki kavşak noktalarına göre arı türlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla beş farklı ilden alınan arı kanat resimleri üzerinde kavşak noktaları belirlenmiştir. Arı kanatları üzerinde kavşak noktalarının belirlenmesi işleminin minimum hata ile yapılması için yeni bir algoritma önerilmiştir. Kavşak noktaları kullanılarak 27 morfolojik özellik çıkarılmıştır. Bu özellikler normalize edilerek sınıflandırmada kullanılmıştır. Destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, K-Ortalama ve K en yakın komşuluk sınıflandırma yöntemi olarak kullanılmış, yapay sinir ağları ile sınıflandırma diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi sonuç vermiştir.  Kavşak noktaları için önerilen algoritmanın sınıflandırma başarısını arttırdığı görülmüştür.
Keywords : Sınıflandırma, Bal Arısı Varyasyon, Kavşak seçim algoritması