Yazar "Anwer, Khaleel Ibrahim" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Yapay alg algoritması tabanlı kümeleme yöntemi
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Anwer, Khaleel Ibrahim; Servi, Sema
    Optimizasyon, belirli şartlar altında bir problem için elde edilen en iyi çözüm olarak tanımlanır. Optimizasyon algoritmaları, mevcut bilgileri mümkün olduğu kadar en iyi şekilde kullanma becerisine sahiptir. Günümüze kadar araştırmacılar tarafından birçok optimizasyon algoritması geliştirilmiştir, geliştirilen bu optimizasyon algoritmaları genelde tabiatta bulunan varlıkların davranışlarına göre tasarlanmıştır. Optimizasyon algoritmaları çok başarılı bir şekilde mühendislik, tıp ve bankacılık gibi birçok sektörde kullanılmıştır. Bu kullanım alanlarına ek olarak veri madenciliği sınıflandırma ve kümeleme gibi algoritmaların parametre güncellenmesinde de kullanılmıştır. Kümeleme işlemi, birçok alanda sıkça kullanılmaktadır. Kümeleme işleminde en önemli nokta kümelenen verilerin en iyi küme merkezlerinin belirlenmesidir. Bu tezde, kümeleme işlemi Yapay Alg optimizasyon Algoritması (YAA) ile yapılmıştır. Önerilen YAA tabanlı kümeleme algoritması UCI veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. Önerilen YAA tabanlı kümeleme algoritmasının performansını değerlendirmek için her veri seti için farklı iterasyon sayılarda toplam karesel uzaklık değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar k-ortalama, Diferansiyel Evrim Algoritması (DE), Genetik algoritması (GA), Yapay arı kolonisi (YAK), Parçacık sürü optimizasyon (PSO), Balina optimizasyon Algoritması (BOA) kümeleme algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlarına göre, önerilen YAA tabanlı kümeleme algoritması iris ve şarap veri setlerinde diğer kümeleme algoritmalarından daha iyi sonuç elde etmiş, diğer veri setlerinde ise iyi sonuçlara yakın sonuçlar elde etmiştir.