FARKLI BAĞLANTI YÖNTEMLERİ İLE HİYERARŞİK KÜMELEME TOPLULUĞU
Öz
Kümeleme topluluğu, yüksek kümeleme performansı sağlaması nedeniyle
son yıllarda tercih edilen bir teknik haline gelmiştir. Bu çalışmada,
Bağlantı-tabanlı Hiyerarşik Kümeleme Topluluğu (BHKT) olarak isimlendirilen yeni
bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yaklaşımda, topluluk elemanları farklı
bağlantı yöntemleri kullanarak hiyerarşik kümeleme yapmakta ve sonrasında çoğunluk
oylaması ile ortak karar üretmektedir. Çalışmada kullanılan bağlantı yöntemleri:
tek bağlantı, tam bağlantı, ortalama bağlantı, merkez bağlantı, Ward yöntemi,
komşu birleştirme yöntemi ve ayarlı tam bağlantıdır. Ayrıca çalışmada, farklı
boyutlardaki hiyerarşik kümeleme toplulukları incelenmiş ve birbiriyle
karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalarda, hiyerarşik kümeleme toplulukları 8
farklı veri setinde uygulanmış ve tek bir kümeleme algoritmasına göre daha iyi
sonuçlar elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Akyüz, S., Otar, B.Ç., 2017, “Doğruluk ve çeşitlilik ödünleşimlerinin eniyilemesi ile kümeleme topluluklarının seçilmesi”, 25th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 15-18 Mayıs 2017, Antalya, Türkiye.
- Alqurashi, T., Wang, W., 2018, “Clustering ensemble method”, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, ss. 1-20.
- Amasyalı, M.F., Ersoy, O., 2008, “Kümeleyici topluluklarının başarısını etkileyen faktörler”, IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference (SIU 2008), 20-22 Nisan 2008, Aydın, Türkiye.
- Cornuejols, A., Wemmert, C., Gançarski, P., Bennani, Y., 2018, “Collaborative clustering: Why, when, what and how”, Information Fusion, Cilt 39, ss. 81-95.
- D’Urso, P., Giovanni, L.D., Disegna, M., Massari, R., 2013, “Bagged clustering and its application to tourism market segmentation”, Expert Systems with Applications, Cilt 40, ss. 4944-4956.
- Gionis, A., Mannila, H., Tsaparas, P., 2007, “Clustering aggregation”, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, Cilt 1, Sayı 1, ss. 1-30.
- Kamvar, S., Klein, D., Manning, C., 2002, “Interpreting and Extending Classical Agglomerative Clustering Algorithms Using a Model-Based Approach”, 19th International Conference on Machine Learning (ICML 2002), 8-12 Temmuz 2002, Sydney, Australia, ss. 283-290.
- Khan, I., Huang, J. Z., Ivanov, K., 2016, “Incremental density-based ensemble clustering over evolving data streams”, Neurocomputing, Cilt 191, ss. 36-43.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Birant Derya
Bu kişi benim
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
1 Mart 2019
Gönderilme Tarihi
13 Mart 2018
Kabul Tarihi
4 Kasım 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 1