K-Means Algoritması İle Otomatik Kümeleme

Abstract

K-Means kümeleme algoritması verileri K giriş parametre sayısı kadar kümeye bölmektedir. Bu çalışmanın amacı ise kümelemeyi otomatik hale getirmek ve dışarıdan K parametresinin girilmesine gerek kalınmadan verileri uygun küme sayısınca kümelere yerleştirmektir. Geliştirilen otomatik K-Means algoritması sayısal veriler ve görüntüler üzerinde test edilmiş ve başarılı sonuçlara ulaşılmıştır.

Keywords

• K-means Kümeleme, Benzer Nesneler, Otomatik Kümeleme

References

1. Koltan Ş, Patır S.(2011). Kümeleme Analizi ve Pazarlamada Kullanımı, Akademik Yaklaşımlar Dergisi (Journal of Academic Approach), 2(1), 91-113.
2. Giray, S.,Gülel E.F.(2014). Avrupa Ülkelerinin İntihar Oranlarına Göre Sınıflandırılması, SDÜ Fen Edebiyat Fakültesi SDU Faculty of Arts and Sciences Sosyal Bilimler Dergisi Journal of Social Sciences Nisan 2014, 31, 235-247.
3. Aşan, Z. (2007). Kredi Kartı Kullanan Müsterilerin Sosyo-Ekonomik Özelliklerinin Kümeleme Analiziyle İncelenmesi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Nisan 2007 (17), 256–268.
4. Çelik Ş.(2013). Kümeleme Analizi İle Sağlık Göstergelerine Göre Türkiye’deki İllerin Sınıflandırılması, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14 (2) 2013, 175-194.
5. Şişeci, M., Metlek, S., Cetişli, B.(2014) Alt-Bloklar Tekniği Ve Kümeleme Yöntemleri İle Görüntü Bölütlemenin Hızlandırılması., Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(4), 655-664.
6. Demiralay, M., Çamurcu., A. Y. (2005). Cure, Agnes ve K-Means Algoritmalarındaki Kümeleme Yeteneklerinin Karşılaştırılması, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4(8),1-18.
7. Özekes, S. (2003). Veri madenciliği modelleri ve uygulama alanları, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi,3,65-82.
8. Cengiz, D. ,Öztürk., F. (2012). Türkiye'de İllerin Eğitim Düzeylerine Göre Kümeleme Analizi İle İncelenmesi, Trakya UniversityJournal of SocialScience, 14(1), 69-84.

9. Yavuz, Ü., Ekim, U. ve Köklü, M.(2011). Üniversite Öğrencilerin Ortak Zorunlu Derslerdeki Başarılarının K-Means Algoritması İle İncelenmesi, NWSA: EngineeringSciences, 6(1), 342-347.
10. Sarıman, G.(2011). Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması, Journal of Natural &AppliedSciences, 15-3( 2011),192-202.
11. Silahtaroğlu, G. (2008). Veri madenciliği, Papatya yayıncılık, İstanbul, 114.
12. Çalışkan, S. K.,Soğukpınar, İ. (2008). KxKNN: K-Means ve K En Yakın Komşu Yöntemleri İle Ağlarda Nüfuz Tespiti, EMO Yayınları, 120-124.
13. Doğan, İ.,(2002).Kümeleme Analizi ile Seleksiyon, Turk J Vet Anim Sci, 26, 47-53.
14. Işık, M.,Çamurcu, A. Y.,(2007) K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(1),31-45.