Yazar "Arslan, Hatice" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Data Clustering Based on FCM and WOA(Ieee, 2018) Arslan, Hatice; Toz, MetinIn this article, we have proposed a new hybrid clustering algorithm based on Fuzzy C Means (FCM) and Whale Optimization Algorithm (WOA) using chaotic map. The random selection of the initial cluster centers in the FCM algorithm is a disadvantage for the algorithm. To reduce this disadvantage, the BOA algorithm, which is improved performance with chaotic maps, is used to optimize the initial cluster centers. The proposed hybrid algorithm is tested for four different sets of data and better results are obtained from the FCM algorithm.Öğe DATA CLUSTERING BASED ON FUZZY C-MEANS AND CHAOTIC WHALE OPTIMIZATION ALGORITHMS(Yildiz Technical Univ, 2019) Arslan, Hatice; Toz, MetinClustering is the process of sub-grouping data according to certain distance and similarity criteria. One of the most commonly used clustering algorithms in the literature is the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm based on the fuzzy clustering principle. Although FCM is an efficient algorithm, random selection of initial cluster centers is a disadvantage since it easier trap the algorithm into local optimum. This problem can be solved by approaching the clustering problem as an optimization problem. In this article, Whale Optimization Algorithm (WOA), a global optimization algorithm developed by inspiration from hunting behaviors of humpback whales, has been improved with chaos maps using an adaptive normalization method and chaotic WOA algorithms are proposed. They are then hybridized with FCM algorithm. The performances of the proposed chaotic optimization algorithms are tested with thirteen different benchmark functions. Results are evaluated with means and standard deviations of the objective function values and with the Wilcoxon Sign Rank Test at 0.05 significance level. The clustering performances of the proposed hybrid algorithms measured according to the objective function, the Rand Index and the Adjusted Rand Index values and compared with the K-Means, FCM and some of the other hybrid algorithms for six different data sets selected from the UCI Repository database. In addition, the new hybrid clustering algorithms are improved by using Chebyshev distance function instead of the classical Euclidean distance for the FCM algorithm in order to increase their data clustering performances. As a result, it has been seen that the used chaos functions improve the optimization performance of WOA algorithm, integrating chaotic WOA algorithms with FCM algorithm enhances the disadvantages of FCM algorithm and changing the distance function increases clustering performance of the proposed algorithms.Öğe Hybrid FCM-WOA Data Clustering Algorithm(Ieee, 2018) Arslan, Hatice; Toz, MetinIn this work, we propose a hybrid clustering algorithm that integrates Fuzzy C-Means (FCM) and Whale Optimization Algorithm (WOA) using the Chebshev distance function. The FCM algorithm uses Euclidean distance to measure the similarity between the data. To avoid the existing disadvantages of the Euclidean distance, all distances in the FCM algorithm is calculated with the Chebsyhev distance function. The BOA algorithm is used to optimize the initial cluster centers. The proposed hybrid algorithm is tested with three different sets of data selected from UCI Machine Learning Repository database. As a result, it is seen that the clustering performance of the proposed algorithm is much better than the FCM algorithm.Öğe Veri kümeleme amacıyla yeni hibrit bir algoritma geliştirilmesi(Düzce Üniversitesi, 2018) Arslan, Hatice; Toz, MetinBu tez çalışmasında, kambur balinaların avlanma davranışlarından esinlenilerek geliştirilmiş global bir optimizasyon algoritması olan Balina Optimizasyon Algoritması (BOA), performansı kaos haritaları ile iyileştirildikten sonra veri kümeleme problemlerinde sıklıkla kullanılan Fuzzy C-Means (FCM) algoritmasıyla hibrit edilmiş ve kaotik BOA algoritmaları önerilmiştir. Önerilen algoritmaların performansları ortalama amaç fonksiyon, standart sapma ve Wilcoxon Sign Rank Test ile 0,05 önem düzeyinde değerlendirilmiş, 13 farklı amaç fonksiyon ile test edilmiştir. Önerilen kaotik BOA algoritmalarının her biri BOA algoritmasıyla karşılaştırılmış, performans gelişimi hem istatistiksel olarak hem de grafiksel olarak gösterilmiştir. Ardından, önerilen kaotik BOA algoritmaları FCM algoritması ile bütünleştirilerek hibrit veri kümeleme algoritmaları önerilmiştir. Hibrit veri kümeleme algoritmalarının kümeleme performansları amaç fonksiyon, Rand İndeks ve Adjust Rand İndeks değerleri ile ölçülmüş, UCI Machine Learning Repository veri tabanından seçilen 7 farklı veri kümesi ile test edilerek FCM algoritması ile karşılaştırılmıştır. Bunlara ek olarak, önerilen hibrit algoritmaların veri kümeleme performanslarını arttırmak amacıyla FCM algoritmasındaki tüm uzaklıklar Öklid yerine Chebyshev uzaklık fonksiyonu ile hesaplanarak yeni hibrit kümeleme algoritmaları önerilmiştir. Önerilen tüm algoritmalar hem birbirleriyle hem de FCM algoritmasıyla karşılaştırılmış, FCM algoritmasından daha iyi veri kümeleme yapabildikleri gözlemlenmiştir. Sonuç olarak kaos fonksiyonlarının BOA algoritmasının optimizasyon performansını geliştirdiği, kaos tabanlı BOA algoritmaları ile FCM algoritmasının bütünleştirilmesinin FCM algoritmasının dezavantajlarını iyileştirdiği, uzaklık fonksiyonunun değiştirilmesinin algoritmaların kümeleme performansını arttırdığı görülmüştür.