K-Ortalamalar ve parçacık sürü optimizasyonu tabanlı kümeleme algoritmaları için yeni ilklendirme yaklaşımları

Authors : Sinem ÇINAROĞLU, Hasan BULUT

Pages : 413-424

Doi:10.17341/gazimmfd.416350

View : 70 | Download : 13

Publication Date : 2018-04-06

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde mikrodizi teknolojisi sayesinde genlerin farklı seviyelerini eş zamanlı olarak ifade etmek mümkün hale gelmiştir. Genler içindeki gizli bilgilerin temsil edilmesi, genlerin anlaşılabilirliğini kolaylaştırmakta; ancak gen sayısının fazla olması ve veri setlerindeki yüksek gürültü miktarı gen verilerinin anlaşılmasını zorlaştırmaktadır. Bunun için genlerin anlaşılabilirliğini kolaylaştırmak amacıyla kümeleme kullanılmaktadır. Mikrodizi verileri çok boyutlu verilere en iyi örneklerdendir. Çok boyutlu verileri kümelendirmek için çalışma kapsamında standart K-means ve PSO kümeleme algoritmaları için başlangıç küme merkezlerinin seçimine yönelik yeni yöntemler önerilmiştir. Ayrıca öbek (coreset) yaklaşımı PSO algoritmasına uyarlanmıştır. Geliştirilen yöntemlerin doğruluğu; literatürde sıkça kullanılan veri setleri üzerinde test edilmiş ve bu yaklaşımlar Colon Cancer mikrodizi veri seti üzerinde çalıştırılmıştır. Baz alınan standart K-means ve PSO kümeleme yöntemleri ile geliştirilen yaklaşımlar karşılaştırılmış; performansları çözüme ulaşılan ortalama iterasyon sayısı, Rand ve Silhouette indeksleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmalarda, geliştirilen yaklaşımların öznitelik seçimi yapılmış normalize veri setleri üzerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Keywords : Kümeleme, PSO, K means, başlangıç merkezi seçimi, öbek

ORIGINAL ARTICLE URL