Clustering ensemble has become a preferred technique in recent years due
to the high clustering performance it provides. In this study, a new approach
called Link-based Hierarchical Clustering Ensemble (LHCE) is proposed. In the
proposed approach, the ensemble members perform hierarchical clustering using
different linkage methods and then make joint decisions with majority voting.
Linkage methods used in this study are single linkage, complete linkage,
average linkage, centroid linkage, Ward method, neighbor joining and adjusted
complete linkage. In this study, hierarchical clustering ensembles with
different sizes were also investigated and compared with each other. In the
experimental studies, hierarchical clustering ensembles were applied on 8
different datasets and better results were obtained rather than a single
clustering algorithm.
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.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Mart 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 1 |