Atıf Sayısı
4
Görüntüleme
15
Kümeleme topluluğu, yüksek kümeleme performansı sağlaması nedeniyle son yıllarda tercih edilen bir teknik haline gelmiştir. Bu çalışmada, Bağlantı-tabanlı Hiyerarşik Kümeleme Topluluğu (BHKT) olarak isimlendirilen yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yaklaşımda, topluluk elemanları farklı bağlantı yöntemleri kullanarak hiyerarşik kümeleme yapmakta ve sonrasında çoğunluk oylaması ile ortak karar üretmektedir. Çalışmada kullanılan bağlantı yöntemleri: tek bağlantı, tam bağlantı, ortalama bağlantı, merkez bağlantı, Ward yöntemi, komşu birleştirme yöntemi ve ayarlı tam bağlantıdır. Ayrıca çalışmada, farklı boyutlardaki hiyerarşik kümeleme toplulukları incelenmiş ve birbiriyle karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalarda, hiyerarşik kümeleme toplulukları 8 farklı veri setinde uygulanmış ve tek bir kümeleme algoritmasına göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
The collective community has become a preferred technique in recent years due to its high collective performance. In this study, a new approach is proposed, called the Connected-Based Hierarchical Combination Community (BHKT). In the proposed approach, community members make hierarchical assembly using different methods of connection and then make joint decisions with a majority vote. The connection methods used in the study are: single connection, full connection, average connection, central connection, Ward method, neighboring combination method and set-up full connection. Also in the study, hierarchical assembly communities of different sizes were studied and compared with each other. In experimental studies, hierarchical aggregation communities were implemented in 8 different data sets and better results were obtained than a single aggregation algorithm.
Clustering ensemble has become a preferred technique in recent years due to the high clustering performance it provides. In this study, a new approach called Link-based Hierarchical Clustering Ensemble (LHCE) is proposed. In the proposed approach, the ensemble members perform hierarchical clustering using different linkage methods and then make joint decisions with majority voting. Linkage methods used in this study are single linkage, complete linkage, average linkage, centroid linkage, Ward method, neighbor joining and adjusted complete linkage. In this study, hierarchical clustering ensembles with different sizes were also investigated and compared with each other. In the experimental studies, hierarchical clustering ensembles were applied on 8 different datasets and better results were obtained rather than a single clustering algorithm.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
