Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.13087/1473
Title: Comparison of FCM, PCM, FPCM and PFCM Algorithms in Clustering Methods
Other Titles: Kümeleme Yöntemlerinde BCO, OCO, BOCO ve OBCO Algoritmalarının Karşılaştırılması
Authors: Özdemir, Özer
Kaya, Aslı Ayten
Keywords: Astronomi ve Astrofizik
Biyoloji Çeşitliliğinin Korunması
Biyoloji
Kimya, Analitik
Kimya, Uygulamalı
Kimya, İnorganik ve Nükleer
Kimya, Tıbbi
Kimya, Organik
Fizikokimya
Genetik ve Kalıtım
Deniz ve Tatlı Su Biyolojisi
Matematik
Optik
Fizik, Uygulamalı
Fizik, Atomik ve Moleküler Kimya
Fizik, Katı Hal
Fizik, Akışkanlar ve Plazma
Fizik, Matematik
Fizik, Nükleer
Fizik, Partiküller ve Alanlar
İstatistik ve Olasılık
Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Bilgisayar Bilimleri, Sibernitik
Bilgisayar Bilimleri, Donanım ve Mimari
Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği
Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar
İnşaat ve Yapı Teknolojisi
Enerji ve Yakıtlar
Mühendislik, Hava ve Uzay
Mühendislik, Biyotıp
Mühendislik, Kimya
İnşaat Mühendisliği
Mühendislik, Elektrik ve Elektronik
Çevre Mühendisliği
Mühendislik, Jeoloji
Endüstri Mühendisliği
İmalat Mühendisliği
Mühendislik, Deniz
Mühendislik, Makine
Mühendislik, Petrol
Gıda Bilimi ve Teknolojisi
Orman Mühendisliği
Jeokimya ve Jeofizik
Jeoloji
Malzeme Bilimleri, Biyomalzemeler
Malzeme Bilimleri, Seramik
Malzeme Bilimleri, Özellik ve Test
Malzeme Bilimleri, Kaplamalar ve Filmler
Malzeme Bilimleri, Kompozitler
Malzeme Bilimleri, Kâğıt ve Ahşap
Malzeme Bilimleri, Tekstil
Metalürji Mühendisliği
Meteoroloji ve Atmosferik Bilimler
Maden İşletme ve Cevher Hazırlama
Nanobilim ve Nanoteknoloji
Nükleer Bilim ve Teknolojisi
Polimer Bilimi
Robotik
Taşınım Bilimi ve Teknolojisi
Issue Date: 2019
Abstract: Clustering is a process of dividing the objects into subgroups so that the same set of data is similar, but the data of different clusters is different. The basis of the fuzzy clustering algorithms is the C- Means families and the strongest algorithm is the Fuzzy C-means (FCM) algorithm. In this study; FCM, Possibilistic Fuzzy C-means (PFCM), Fuzzy Possibilistic C-means (FPCM) and Possibilistic C- means (PCM) algorithms are used to classify the several real data sets which are E.coli, wine and seed data sets into different clusters by MATLAB program. Also, the results of PFCM, FPCM, PCM and FCM algorithms are compared according to the classification accuracy, root mean squared error (RMSE) and mean absolute error (MAE). The results show that the PFCM and FPCM algorithms have better performance than FCM and PCM according to criteria for comparing the performances.
Kümeleme, nesneleri özelliklerine göre kümelere bölme işlemidir, böylece aynı veri kümesi benzerdir, farklı kümelerin verileri farklıdır. Bulanık kümeleme algoritmalarının temeli C- ortalamalar aileleridir ve en güçlü algoritma Bulanık C- ortalamalar (BCO) algoritmasıdır. Bu çalışmada; BCO, Olabilirlikli Bulanık C-ortalamalar (OBCO), Bulanık Olabilirlikli C-ortalamalar (BOCO) ve Olabilirlikli C- ortalamalar (OCO) algoritmaları, E.koli, şarap ve tohum veri setleri olarak ifade edilen birkaç gerçek veri setini farklı kümeler halinde sınıflandırmak için MATLAB programı vasıtasıyla kullanılmıştır. Ayrıca, OBCO, BOCO ve OCO ve BCO algoritmaları sonuçları sınıflandırma doğruluğuna, hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK) ve ortalama mutlak hata (OMH) değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Deney sonuçları, performans karşılaştırmada kullanılan kriterlere göre OBCO ve BOCO algoritmalarının BCO ve OCO algoritmalarından daha iyi performansa sahip olduğunu göstermektedir.
URI: https://doi.org/10.35414/akufemubid.429540
https://hdl.handle.net/20.500.13087/1473
https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/312067
ISSN: 2149-3367
2149-3367
Appears in Collections:Biyoloji Bölümü Koleksiyonu
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu

Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

30
checked on Oct 3, 2022

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.