KEDİ SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASIYLA DOĞRU VE ANLAŞILABİLİR NÜMERİK SINIFLANDIRMA KURALLARININ OTOMATİK KEŞFİ

Bilal ALATAŞ; Sinem AKYOL

Makale detayları

KEDİ SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASIYLA DOĞRU VE ANLAŞILABİLİR NÜMERİK SINIFLANDIRMA KURALLARININ OTOMATİK KEŞFİ

Yazarlar:

Bilal ALATAŞ | Sinem AKYOL

Yayıncı:

Gazi University

Dergi:

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2016 Vol.31 Issue 4, pp.0-0

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000436175

eISSN:

1304-4915

pISSN:

1300-1884

Özet:

 


Metasezgisel algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Genel amaçlı metasezgisel optimizasyon algoritmaları;  biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı, spor tabanlı ve kimya tabanlı olmak üzere yedi farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir.

Veri madenciliği, büyük ölçekli verilerden anlamlı ve faydalı bilginin keşfedilmesi işlemidir. Sınıflandırma kurallarının madenciliği üzerinde en çok çalışılan veri madenciliği problemlerinden biridir ve bu problemde veri kümelerinden kullanıcıların rahatça anlayabileceği kurallar çıkarılmaktadır.

Bu çalışmada, en güncel sürü zekâsı optimizasyon algoritmalarından Kedi Sürüsü Optimizasyonu (KSO) bildiğimiz kadarıyla ilk kez nümerik ya da karışık tipte verilerden oluşan veritabanlarında sınıflandırma kurallarının otomatik keşfinde kullanılmıştır. Kuralda yer alabilecek ilgili niteliklerin doğru aralıkları için bir ön işlem kullanılmamış, kurallarla birlikte otomatik olarak bulunması da KSO tarafından sağlanmıştır. Ayrıca, kullanılan amaç fonksiyonu çok esnektir ve farklı amaçlar kolaylıkla fonksiyona entegre edilebilir. Bu amaçla, UCI veri ambarından alınan 4 adet veritabanı kullanılmış; doğru ve anlaşılabilir sınıflandırma kuralları keşfedilmiştir. Bulunan sonuçlarla Weka programından elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. KSO algoritması üzerinde herhangi bir iyileştirme yapılmadığı ve bu alanda ilk kez kullanıldığı halde, elde edilen sonuçların umut verici olduğu gözlenmiştir.

.

Makale detayları

KEDİ SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASIYLA DOĞRU VE ANLAŞILABİLİR NÜMERİK SINIFLANDIRMA KURALLARININ OTOMATİK KEŞFİ

Yazarlar: Bilal ALATAŞ | Sinem AKYOL

Yayıncı: Gazi University

Dergi: Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2016 Vol.31 Issue 4, pp.0-0

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2016

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000436175

eISSN: 1304-4915

pISSN: 1300-1884

Sayı

Yazarlar:

Bilal ALATAŞ | Sinem AKYOL

Yayıncı:

Gazi University

Dergi:

Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 2016 Vol.31 Issue 4, pp.0-0

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2016

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000436175

eISSN:

1304-4915

pISSN:

1300-1884