Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı
Öz
Renk, birçok taze meyve ve sebzenin kalitesini ve tüketici tercihlerini belirleyen önemli bir özelliktir. Meyvelerin renk
ölçümünde, uniform renk ölçeği nedeniyle CIE L*a*b* en çok kullanılan renk uzayıdır. Bu çalışmada elma çeşitlerinin renk
özelliklerine ait ham veriler ilk aşamada test ve eğitim verileri olarak iki kısma ayrılmış, eğitim verileri üzerinde analizler
yapılmış ve test verileri ise testlerde kullanılmıştır. Find laws algoritması uygulanarak elde edilen kurallar Color index (CI), hue
angle (h*) and Chroma (C*) değerlerini tahmin etmek için kullanılmıştır. İkinci aşamada ise ham veriler cluster analizine tabi
tutularak Strict ve Liberal seçenekleri ile sınıflandırılmıştır. Find laws algoritması her bir sınıfa tek tek uygulanıp, her bir CI, h*,
C* parametreleri için elde edilen 7 farklı tahmin kuralı R2 değerlerine göre karşılaştırılarak en yüksek doğruluğa sahip kurallar
tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Amir Ahmad, Sarosh Hashmi, K-Harmonic means type clustering algorithm for mixed datasets, Applied Soft Computing 48 (2016) 39–49.
- A.K. Jain, R.C. Dubes, Algorithms for Clustering Data, Prentice-Hall, Inc., 1988.
- Giuliano Armano, Mohammad Reza Farmani, Multiobjective clustering analysis using particle swarm optimization, Expert Systems With Applications 55 (2016) 184–193.
- Han, J., Kamber, M. (2000). Data mining: concepts and techniques, the Morgan Kaufmann Series in data management systems. Morgan Kaufmann.
- Cheng, H. , Yang, S. , & Cao, J. (2013). Dynamic genetic algorithms for the dynamic load balanced clustering problem in mobile ad hoc networks. Expert Systems with Applications, 40 (4), 1381–1392.
- Kao, Y.-T., Zahara, E., Kao, I.W. (2008). A hybridized approach to data clustering. Expert Systems with Applications, 34 (3), 1754–1762. doi: 10.1016/j.eswa.2007. 01.028.
- Leung, Y., Zhang, J. S., Xu, Z. B. (2000). Clustering by scale-space filtering. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22 (12), 1396–1410. doi: 10.1109/34.895974 .
- Nguyen, C. D., Cios, K. J. (2008). Gakrem: a novel hybrid clustering algorithm. Information Sciences, 178 (22), 4205–4227. doi: 10.1016/j.ins.2008.07.016.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Bünyamin Demir
*
MERSİN ÜNİVERSİTESİ
Türkiye
Feyza Gürbüz
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ
Zeynel Abidin Kuş
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ
Yayımlanma Tarihi
10 Ocak 2018
Gönderilme Tarihi
13 Aralık 2017
Kabul Tarihi
2 Ocak 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 49 Sayı: 1