Kümeleme İçin Değiştirilmiş Dunn İndeksi İle Bir Parçacık Sürü Optimizasyon Yaklaşımı

Abstract

Öz: Kümeleme analizi, gözlem gruplarını ortak özelliklerine göre kümelere bölümlemek olarak tanımlanmaktadır. Sağlık alanında hastalıkların teşhisi, mühendislikte ürün kusur tespiti ve işletmelerde müşteri segmentasyonu kümelemenin gerçek hayatta uygulama alanlarından birkaçıdır. Kümelemede ön bilgi olmadığı takdirde problem sıklıkla sezgisel algoritmalar kullanılarak çözülmektedir. Çalışmada, önerilen yeni bir uygunluk fonksiyonu ile Parçacık Sürü Optimizasyonu kümeleme probleminin çözümünde kullanılmıştır. Önerilen Değiştirilmiş Dunn İndeksi, literatürde yer alan kümeleme uygunluk fonksiyonları ile kümeleme doğruluğu açısından karşılaştırılmıştır. Öte yandan kullanılan Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemi, Genetik Algoritma ve Rassal Arama yöntemleri ile kümeleme analizinde kıyaslanmıştır. Kümeleme analizi alanında kullanılan beş adet veri seti üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen analiz sonuçları ve yapılan istatistiki testler, önerilen DDI uygunluk fonksiyonunun kümeleme doğruluğu açısından başarılı olduğunu göstermektedir.