Analysis of Fuzzy and Possibilistic C-Means Clustering Algorithms on Protein Localization with Ecoli Data

Authors : Ozer OZDEMİR, Aslı KAYA

Pages : 92-102

Doi:10.35414/akufemubid.429540

View : 27 | Download : 9

Publication Date : 2019-05-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Kümeleme, veri kümelerini parçalanmış kümelere bölme işlemidir, böylece aynı veri kümesi benzerdir, farklı kümelerin verileri farklıdır. Bulanık kümeleme algoritmalarının temeli c- ortalamalar aileleridir ve en güçlü algoritma bulanık c- ortalamalar algoritmasıdır. Bununla birlikte, bulanık c- ortalamalar algoritması aykırı değerlere duyarlıdır. Bu çalışmada, gerçek veri seti üzerinde, bulanık c- ortalamalar algoritmasının bu olumsuz etkinin üstesinden gelmek için geliştirilen üç farklı algoritma – olabilirlikli c-ortalamalar algoritması (PCM), bulanık olabilirlikli c-ortalamalar (FPCM) ve olabilirlikli bulanık c- ortalamalar algoritması (PFCM) – incelenmiştir. Bu algoritmaları karşılaştırmak için yineleme sayıları ve tamamlanma süreleri hesaplanmıştır.
Keywords : Bulanık c ortalamalar, Olabilirlikli c ortalamalar, Bulanık olabilirlikli c ortalamalar, Olabilirlikli bulanık c ortalamalar