Journal of Yaşar University
Yazarlar: Osman PALA, Mehmet AKSARAYLI
Konular:-
Anahtar Kelimeler:Parçacık Sürü Optimizasyonu,Kümeleme,Dunn İndeksi
Özet: Belirli özelliklere sahip verilerin, özelliklerinin benzerliklerine göre kümelenmesi ve farklı kümelere ayrışan verilere göre farklı stratejiler geliştirilmesi çoğu bilimsel disiplinde gerekli ve önemli bir konudur. Örnek olarak, işletmelerde müşteri segmentasyonu kümeleme analizinin kullanım alanı olarak verilebilmektedir. Sezgisel arama algoritması olan Parçacık Sürü Optimizasyonu kümeleme için sıklıkla kullanılan ve ön bilgiye ihtiyaç duymadan küme sayısını doğru bir şekilde belirleyebilen bir yaklaşımdır. Çalışmada örtüşen kümeler için yeni bir Değiştirilmiş Dunn İndeksi amaç fonksiyonu olarak kullanılmak için önerilmiştir. Çalışmanın uygulamasında kümeleme algoritmalarını ve kümeleme geçerlilik indekslerini test etmek için sıklıkla kullanılan zambak çiçeği (iris flower) ve şarap (wine) veri setleri kullanılmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde, önerilen fonksiyonun ön bilgiye ihtiyaç duymadan örtüşen kümeleri etkin bir şekilde gruplayabildiği gözlenmiştir.