MODELE DAYALI KÜMELEME ANALİZİNDE OPTİMUM KÜMELEME İÇİN YENİ BİR YAKLAŞIM

Authors : Serkan AKOĞUL, Maruf GÖGEBAKAN

Pages : 218-229

Doi:10.21923/jesd.828051

View : 14 | Download : 10

Publication Date : 2020-12-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Sonlu karma modellerde bileşen insert ignore into journalissuearticles values(küme); sayısının belirlenmesi önemli bir problem olup normal karma modeller, sonlu karma dağılımlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS yöntemi ile çok değişkenli veri setinin modellenmesinde yeni bir kümeleme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde, çok değişkenli verinin her bir değişkeni tek değişkenli normal karma dağılımlarla modellenip, bileşen sayısına göre elde edilen bilgi kriteri değerleri kullanılarak bir karar matrisi oluşturulmuştur. Karar matrisi kullanılarak TOPSIS yöntemi ile değişkenlerdeki bileşen sayısı belirlenmiştir. Bileşen bulunmayan homojen değişkenler elenerek boyut indirgenmiş olup heterojen değişkenlerdeki bileşen sayılarına göre oluşabilecek karma modeller için alternatif bileşen sayıları hesaplanmıştır. Alternatif bileşen sayıları içerisinden en uygun bileşen sayısı ve uygun karma model yine TOPSIS yöntemi ile belirlenmiştir. Böylece çok değişkenli veride boyut indirgeme ve değişken seçimi ile küme sayısı tahmini yapılmıştır. Önerilen yaklaşımın başarısı gerçek veri seti üzerinde test edilmiş olup veri setinin küme sayısı doğru olarak belirlenmiştir. Ayrıca bu yaklaşım, gözlemlerin sınıflandırma başarısını da arttırmıştır.
Keywords : Bilgi Kriterleri, Değişken Bileşenlere Göre Modele Dayalı Kümeleme, Normal Karma Modeller, TOPSIS