Yazar
Zafal, Mu'nis, İhsangel, Abdullah
Basım Tarihi
2024-01-01
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
K-aracı artı, K-aracı, Denetimsiz öğrenme
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
979-8-3503-8897-8
Kayıt Numarası
054fdd9b-3715-4781-aa9e-876666a0e116
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi, Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği
Tarih
2024-01-01
Örnek Metin
Geleneksel K-means algoritması, denetimsiz öğrenmede bir temel taşıdır ve veri kümeleme için basit ama etkili bir yöntem sağlar. Bununla birlikte, rastgele başlatmaya olan güveni çoğu zaman optimalin altında kümeleme sonuçlarına yol açar. Bu makale, kümeleme sonuçlarını iyileştirmeyi amaçlayan K-ortalamalar algoritmasının geliştirilmiş bir versiyonunu tanıtmaktadır. Önerilen metodolojimiz, bir dizi istatistiksel işlem yoluyla bölümlenmesi gereken kümelerin ve birleştirilmesi gereken kümelerin belirlenmesine ve daha iyi kümelere yol açan sorunu yinelemeli olarak çözmeye dayanmaktadır. Önerilen yaklaşımımızı S-2, Kaliforniya konut fiyatları ve performans iyileştirmelerini gösteren EMNIST veri kümelerindeki K-Means ve K-means++ algoritmalarıyla karşılaştırıyoruz.
DOI
10.1109/SIU61531.2024.10601123
