The Adaptation of Gray Wolf Optimizer to Data Clustering
Authors : Adem Tekerek, Murat Dörterler
Pages : 1761-1767
Doi:10.2339/politeknik.778630
View : 12 | Download : 7
Publication Date : 2022-12-16
Article Type : Research
Abstract :Veri Kümeleme, veri desenlerini gruplar halinde sınıflandıran ve bir nesne benzerliklerini veya farklılıklarını ayrıştıran bir yöntemlerdir. Kümeleme, örüntü tanıma, makine öğrenimi vb. için kullanılır. Veri Kümelemeye yönelik yaklaşımlardan biri de optimizasyondur. Optimizasyonun amacı, bir problemin arama alanında mümkün olan en iyi çözümün bulunmasıdır. Literatürdeki kümeleme problemlerini çözmek için birçok optimizasyon yöntemi uyarlanmıştır. Bozkurt Optimizasyonu (BO), boz kurtların avlanmasını simüle eden doğadan ilham alan sezgi ötesi algoritmalardan biridir. BO, farklı alanlardaki çeşitli optimizasyon sorunlarına başarılı çözüm üretmektedir. Bu çalışmada BO, veri kümeleme için incelenmiştir. BO, daha iyi kümeleme sonuçları elde etmek için değiştirilerek, iyi bilinen veri kümelerine kıyaslama amacıyla uygulanmıştır. BO\'nun performansı, kümeleme olarak kullanılan diğer algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, BO\'nun veri kümeleme için başarıyla kullanılabileceğini göstermektedir.Keywords : Veri kümeleme, meta-sezgisel optimizasyon, bozkurt kurt optimizasyonu, veri madenciliği