Özet
Spektral kümeleme hem normalize hem de normalize edilmemiş yöntemler için geliştirilmiştir. Bununla birlikte,
iki yöntem arasında seçim yapmak henüz GUI’de (Grafik Kullanıcı Arayüzü) kurulmamıştır. Bu yazıda, GUI-MATLAB
kullanarak farklı kümeleme algoritmaları uyguluyoruz, daha sonra bu üç yöntemle kümeleme, benzer verikümeleri çiftleri için karşılaştırılıyor. Modelimiz, spektral, hiyerarşik ve yoğunluk temelli yöntemler gibi üç farklı kümeleme
yöntemini kullanmaktadır, daha sonra kümeleme için farklı geometrik, çok aralıklı ve çok düzeyli benzer
veri kümeleri grafikler kullanmaktadır. Sonuç olarak, yukarıdaki üç kümeleme algoritması, (geometrik, çok menzilli
ve çok seviyeli) farklı ortamlar için denenmiştir. Benzetim sonucu, bu çift geometrik veri kümelerinin kümelenmesini
göstermektedir: Eş merkezli daireler, yarı daireler ve toplama. Buna göre, spektral algoritma, veri kümeleri
arasında 2000’den fazla çift nokta ve 500’den fazla veri kümesindeki üstün kümeleme özelliklerine sahiptir.
Abstract
Spectral clustering is developed for both normalized and unnormalized methods. However, selecting between the
two methods is not established in the GUI (Graphical User Interface) yet . In this paper , we implement different
clustering algorithms using GUI-MATLAB, then, the clustering by these three methods, is compared for similar pairs
of datasets. Our model is employing such three different clustering methods which are spectral, hierarchical
and density based methods, then employing different geometrical, multi-range, and multi-level similar datasets
pairs of graph for clustering. As result, the above three clustering algorithms are experimented for different environments
which are (geometrical, multi-range and multi-level). The simulation result shows the clustering of
these pairs of geometrical datasets which are: Concentric circles, Semi-circles, and Aggregation. Accordingly, the
spectral algorithm has superior clustering in case of big datasets more than 2000 pairs points and range more
than 500 levels among datasets
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | July 1, 2018 |
Submission Date | June 30, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 2 Issue: 1 |