Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/45354
Title: Modele dayalı kümeleme analizinde optimum kümeleme için yeni bir yaklaşım
Other Titles: A new approach to optimum clustering in model-based cluster analysis
Authors: Akoğul, Serkan
Göğebakan, Maruf
Abstract: Sonlu karma modellerde bileşen (küme) sayısının belirlenmesi önemli bir problemolup normal karma modeller, sonlu karma dağılımlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Buçalışmada, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS yöntemi ile çokdeğişkenli veri setinin modellenmesinde yeni bir kümeleme yöntemi önerilmiştir.Önerilen yöntemde, çok değişkenli verinin her bir değişkeni tek değişkenli normalkarma dağılımlarla modellenip, bileşen sayısına göre elde edilen bilgi kriterideğerleri kullanılarak bir karar matrisi oluşturulmuştur. Karar matrisi kullanılarakTOPSIS yöntemi ile değişkenlerdeki bileşen sayısı belirlenmiştir. Bileşenbulunmayan homojen değişkenler elenerek boyut indirgenmiş olup heterojendeğişkenlerdeki bileşen sayılarına göre oluşabilecek karma modeller için alternatifbileşen sayıları hesaplanmıştır. Alternatif bileşen sayıları içerisinden en uygunbileşen sayısı ve uygun karma model yine TOPSIS yöntemi ile belirlenmiştir. Böyleceçok değişkenli veride boyut indirgeme ve değişken seçimi ile küme sayısı tahminiyapılmıştır. Önerilen yaklaşımın başarısı gerçek veri seti üzerinde test edilmiş olupveri setinin küme sayısı doğru olarak belirlenmiştir. Ayrıca bu yaklaşım, gözlemlerinsınıflandırma başarısını da arttırmıştır.
URI: https://hdl.handle.net/11499/45354
https://doi.org/10.21923/jesd.828051
ISSN: 1308-6693
1308-6693
Appears in Collections:Fen-Edebiyat Fakültesi Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File SizeFormat 
e1453eaa-1b08-431b-9bca-63b39d3df3f4.pdf468.65 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

40
checked on Aug 24, 2024

Download(s)

30
checked on Aug 24, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.