TY  - JOUR
TI  - K-ortalamalar ve parçacık sürü optimizasyonu tabanlı kümeleme algoritmaları için yeni ilklendirme yaklaşımları
AB  - Mikrodizi teknolojisindeki son gelişmeler sayesinde genlerin farklı seviyelerini eş zamanlı olarak ifadeetmek mümkün hale gelmiştir. Genler içindeki gizli bilgilerin temsil edilmesi, genlerin analizinikolaylaştırmakta; ancak gen sayısının fazla olması ve veri setlerindeki yüksek gürültü miktarı gen verilerininanlaşılmasını zorlaştırmaktadır. Bunun için genlerin belirlenebilmesini kolaylaştırmak amacıyla kümelemeyöntemleri kullanılmaktadır. Mikrodizi verileri çok boyutlu verilere en iyi örneklerdendir. Çok boyutluverileri kümelemek için çalışma kapsamında standart K-ortalamalar ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO)tabanlı kümeleme algoritmaları için başlangıç küme merkezlerinin seçimine yönelik yeni yöntemlerönerilmiştir. Ayrıca öbek (coreset) yaklaşımı PSO algoritmasına uyarlanmıştır. Geliştirilen yöntemlerindoğruluğu; literatürde sıkça kullanılan veri setleri üzerinde test edilmiş ve bu yaklaşımlar Colon Cancermikrodizi veri seti üzerinde çalıştırılmıştır. Baz alınan standart K-ortalamalar ve PSO tabanlı kümelemeyöntemleri ile geliştirilen yaklaşımlar karşılaştırılmış; performansları çözüme ulaşılan ortalama iterasyonsayısı, Rand ve Silhouette indeksleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmalarda, geliştirilenyaklaşımların öznitelik seçimi yapılmış normalize veri setleri üzerinde başarılı sonuçlar verdiğigözlemlenmiştir.
AU  - ÇINAROĞLU, SİNEM
AU  - Bulut, Hasan
DO  - 10.17341/gazimmfd.41635 0
PY  - 2018
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 33
IS  - 2
SN  - 1300-1884
SP  - 413
EP  - 423
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/287986
ER  -