Kümeleme Performansını Ölçmek için Yeni Bir Yöntem ve Metin Kümeleme için Değerlendirmesi

Küçük Resim Yok

Tarih

2021

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Bu çalışmada kümeleme performansını ölçmek için kullanılabilecek alternatif bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin tutarlılığını test etmek için, Wikipedia makale özetlerinden oluşan iki farklı veri kümesinde k-Means, k-Medoids ve CLARANS yöntemleri ile kümelemeler yapılmış ve hem önerdiğimiz yöntem hem de mevcut yöntemler ile performans ölçümleri hesaplanmıştır. Sadece İngilizce özetlerin olduğu ilk veri kümesi farklı sayıda kümelere ayrılarak test edilmiştir. Özetlerin içeriği hakkında önceden bilgi sahibi olunmadığı için ne kadar doğru kümelendiğini değerlendirmek için dahili yöntemler olan Silhouette, Calinski-Harabasz ve Davies-Bouldin indeksleri kullanılmıştır. 6 farklı dile ait Wikipedia özetlerini içeren ikinci veri kümesi ise özetlerin dillerine göre sınıflanmış olması için kümeleme yöntemleri ile 6 kümeye ayrılmıştır. Veri kümesindeki metinlerin hangi dile ait olduğu önceden bilindiği için kümelemenin başarısı hem dahili hem de harici yöntemler ile ölçülebilmiştir. Veri sıkıştırma algoritmalarının birbirine benzer metinlerin olduğu bir dosyayı, birbirinden farklı metinlerin olduğu dosyaya göre daha iyi sıkıştırdığı bilindiğinden, sıkışma oranının alternatif bir değerlendirme ölçütü olarak kullanılabileceği önerilmiştir. Silhouette, Calinski-Harabasz ve Davies-Bouldin indeksleri gibi dahili yöntemlere göre çok daha hızlı hesaplanabilen önerilen Sıkıştırma Oranı İndeksi (SOİ), 4 farklı sıkıştırma algoritması ile test edilmiş ve ikinci veri kümesinde kullanılan 9 harici yöntemle de aynı sonuçları vermiştir.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Kaynak

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

0

Sayı

27

Künye