Y. Ortakcı & C. GöloğluKarabük Üniversitesi

Kümeleme problemlerinde kümelenin doğru yapıldığı kadar, küme sayısının tespiti de önemli bir sorundur.

Gerçek hayattaki birçok kümeleme probleminde ise veri setine ait küme sayısı önceden bilinmemektedir.

Uygulanacak yöntemde, kümeleme problemi bir optimizasyon problemi olarak ele alınacak ve güçlü bir arama algoritması olan Parçacık Sürü Optimizasyonu ile çözülmeye çalışılacaktır.

Ayrıca iki farklı problem olan küme sayısının tespiti ve doğru küme yapısının bulunması beraber ele alınarak çözülmeye çalışılacaktır.

Akademik Bilişim 2012 2/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Kümeleme

Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO)

PSO ile Kümeleme

Uygulamalar

Sonuç ve Öneriler

Akademik Bilişim 2012 3/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Kümeleme, vasıfsız veri topluluklarının herhangi bir öğreticiye ihtiyaç duymadan farklı gruplara ayrılmasıdır.

Akademik Bilişim 2012 4/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

P, n noktadan oluşan bir veri seti 

Ck, k. küme 

Akademik Bilişim 2012 5/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 6/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 7/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Kuş ve balık sürülerinden esinlenilmiştir.

Rastgele değerler alan bir sürü ile çözüm

uzayında tarama yapar.

PSO sürüsü parçacıklardan oluşur.

Her bir parçacık sürünün genel tecrübesinden

ve kendi kişisel tecrübelerinden yararlanarak

en iyi çözümü bulmaya çalışır.

Akademik Bilişim 2012 8/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Parçacılar hız(V) ve pozisyon(X) bileşenine

sahiptir.

Akademik Bilişim 2012 9/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 10/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 11/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

PSO’daki her bir parçacık problem için muhtemel bir çözüm önerisidir.

Kümeleme problemlerinde her bir parçacık küme merkezlerini temsil eder ve en uygun küme merkezlerini bulmaya çalışır.

Bulunan bu merkezlere olan uzaklıklarına göre veri setindeki bütün elemanlar en yakın kümeye atanarak oluşturulan kümeleme seçeneği uygunluk fonksiyonunda değerlendirilir.

Akademik Bilişim 2012 12/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Sürünün başlangıç popülasyonu:

pop: Sürüdeki parçacık sayısı

Her bir parçacık:

k: Oluşturulan Küme Sayısı

j. Kümenin ağırlık merkezi:

Akademik Bilişim 2012 13/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Küme sayısının önceden bilinmediği kümeleme problemlerinde:

Küme Sayısını BulmaDoğru Kümelemeyi Bulma

gibi iki ayrı optimizasyon problemi vardır.

Akademik Bilişim 2012 14/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 15/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 16/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 17/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Hazırlanan programın her iki uygulama için 20’şer defa çalıştırılmıştır.

Akademik Bilişim 2012 18/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

19/22PSO ile Küme Sayısının BelirlenmesiAkademik Bilişim 2012

Uygulanan yöntemin;

Küme Sayısını Bulma konusunda

Yapay veri için %95’lik başarım

Zambak verisi için %70’lik başarım elde edilmiştir.

•Veri Setinin Doğru Kümelenmesi

konusunda

Yapay veri için %100’lük başarım,

Zambak verisi için %68’lik başarım

elde edilmiştir.Akademik Bilişim 2012 20/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Akademik Bilişim 2012 21/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi

TEŞEKKÜRLER….TEŞEKKÜRLER….

Akademik Bilişim 2012 22/22PSO ile Küme Sayısının Belirlenmesi