BibTex RIS Kaynak Göster

K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti

Yıl 2007, Cilt: 6 Sayı: 11, 31 - 45, 01.06.2007

Meltem Işık A. Yılmaz Çamurcu

Öz

Anahtar Kelimeler

-

Kaynakça

  • Han, J., and Kamber, M., (2006), Data Mining Concepts and Techniques, Morgan Kauffmann Publishers Inc.
  • Höppner, F., Klawonn, F., Kruse, R., and Runkler, T., (2000), Fuzzy Cluster Analysis, John Wiley&Sons, Chichester.
  • Jain, A. K., Murty, M. N., and Flynn, P. J., (1999), “Data Clustering: A Review”, ACM Computing Surveys, 31, 3.
  • Kaufman, L., and Rousseeuw, P. J., (1987), Clustering by Means of Medoids,” Statistical Data Analysis Based on The L1–Norm and Related Methods, edited by Y. Dodge, North-Holland, 405–416.
  • Kaufman, L., and Rousseeuw, P. J., (1990), Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley and Sons.
  • Lindahl, T., and Gustaffson, P., “Sentetik Veri Seti, Küçük Şekiller ve Örüntülerin Kaynağı”, http://user.it.uu.se/~kostis/Teaching/DM/Assignments/ (Erişim Tarihi: Mayıs 2005)
  • MacQueen, J. B., (1967), MacQueen, Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations, Proc. Symp. Math. Statist. and Probability (5th), 281– 297.
  • Moertini, V. S., (2002), “Introduction to Five Clustering Algorithms”, Integral, 7, 2. Pang-Ning Tan, P. N., Steinbach, M., and Kumar, V., (2006), Introduction to Data Mining, Addison Wesley.
  • Salem, S. A., and Nandi, A. K., (2005), “New Assessment Criteria for Clustering Algorithms”, Proceedings of the IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP-2005), Mystic, CT, USA, 285-290.
  • Teknomo, K., http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/, (Erişim Tarihi: Eylül 2005)
  • Xu, R., and Wunsch, II. D., (2005), “Survey of Clustering Algorithms”, IEEE Transactions On Neural Networks, 16, 3.
  • Zaïane, O., and Pei, Y., Sentetik Veri Seti Documents_Sim, Mars ve Image Extraction’ın
  • Cluster.html (Erişim Tarihi: Eylül 2005).
  • http://www.cs.ualberta.ca/~yaling/Cluster/Applet/Code/

K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti

Yıl 2007, Cilt: 6 Sayı: 11, 31 - 45, 01.06.2007

Meltem Işık A. Yılmaz Çamurcu

Öz

Kümeleme algoritmalarından bölünmeli kümeleme tekniği, nesneleri giriş parametre sayısı kadar kümeye bölmektedir. Bölünmeli kümeleme algoritmaları, merkez tabanlı kümeleri tespit etmede başarılıdır. Bu çalışmada, başlıca bölünmeli kümeleme algoritmalarından k-means, k-medoids ve bulanık c-means algoritmalarının kümeleme yetenekleri ve performansları karşılaştırılmıştır. Literatürde yer alan sentetik veri setleri kullanılmıştır

Anahtar Kelimeler

Bulanık C-means Bölünmeli Kümeleme K-means K-medoids Kümeleme

Kaynakça

  • Han, J., and Kamber, M., (2006), Data Mining Concepts and Techniques, Morgan Kauffmann Publishers Inc.
  • Höppner, F., Klawonn, F., Kruse, R., and Runkler, T., (2000), Fuzzy Cluster Analysis, John Wiley&Sons, Chichester.
  • Jain, A. K., Murty, M. N., and Flynn, P. J., (1999), “Data Clustering: A Review”, ACM Computing Surveys, 31, 3.
  • Kaufman, L., and Rousseeuw, P. J., (1987), Clustering by Means of Medoids,” Statistical Data Analysis Based on The L1–Norm and Related Methods, edited by Y. Dodge, North-Holland, 405–416.
  • Kaufman, L., and Rousseeuw, P. J., (1990), Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley and Sons.
  • Lindahl, T., and Gustaffson, P., “Sentetik Veri Seti, Küçük Şekiller ve Örüntülerin Kaynağı”, http://user.it.uu.se/~kostis/Teaching/DM/Assignments/ (Erişim Tarihi: Mayıs 2005)
  • MacQueen, J. B., (1967), MacQueen, Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations, Proc. Symp. Math. Statist. and Probability (5th), 281– 297.
  • Moertini, V. S., (2002), “Introduction to Five Clustering Algorithms”, Integral, 7, 2. Pang-Ning Tan, P. N., Steinbach, M., and Kumar, V., (2006), Introduction to Data Mining, Addison Wesley.
  • Salem, S. A., and Nandi, A. K., (2005), “New Assessment Criteria for Clustering Algorithms”, Proceedings of the IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP-2005), Mystic, CT, USA, 285-290.
  • Teknomo, K., http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/kMean/, (Erişim Tarihi: Eylül 2005)
  • Xu, R., and Wunsch, II. D., (2005), “Survey of Clustering Algorithms”, IEEE Transactions On Neural Networks, 16, 3.
  • Zaïane, O., and Pei, Y., Sentetik Veri Seti Documents_Sim, Mars ve Image Extraction’ın
  • Cluster.html (Erişim Tarihi: Eylül 2005).
  • http://www.cs.ualberta.ca/~yaling/Cluster/Applet/Code/
Toplam 14 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Yazarlar

Meltem Işık Bu kişi benim

A. Yılmaz Çamurcu Bu kişi benim

Gönderilme Tarihi 10 Ağustos 2015
Yayımlanma Tarihi 1 Haziran 2007
Yayımlandığı Sayı Yıl 2007 Cilt: 6 Sayı: 11

Kaynak Göster

APA 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, 6(11), 31-45. https://izlik.org/JA45MH26RX
AMA 1.Işık M, Çamurcu AY. K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2007;6(11):31-45. https://izlik.org/JA45MH26RX
Chicago Işık, Meltem, ve A. Yılmaz Çamurcu. 2007. “K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 6 (11): 31-45. https://izlik.org/JA45MH26RX.
EndNote Işık M, Çamurcu AY (01 Haziran 2007) K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 6 11 31–45.
IEEE [1]M. Işık ve A. Y. Çamurcu, “K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 6, sy 11, ss. 31–45, Haz. 2007, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA45MH26RX
ISNAD Işık, Meltem - Çamurcu, A. Yılmaz. “K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 6/11 (01 Haziran 2007): 31-45. https://izlik.org/JA45MH26RX.
JAMA 1.Işık M, Çamurcu AY. K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2007;6:31–45.
MLA Işık, Meltem, ve A. Yılmaz Çamurcu. “K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 6, sy 11, Haziran 2007, ss. 31-45, https://izlik.org/JA45MH26RX.
Vancouver 1.Işık M, Çamurcu AY. K-Means, K-Medoids Ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi [Internet]. 01 Haziran 2007;6(11):31-45. Erişim adresi: https://izlik.org/JA45MH26RX

Creative Commons Lisansı  Bu eser Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.