18. Akademik Bilisim Konferansi

BaşlıkK-NN Algoritmasının Sınıflandırma Başarımı
ÖğrenciHayır
Yazar(lar) Yazar 1
Name: Erdal Taşcı
Org: Ege Üniversitesi
Country: TR
E-mail: arif.erdal.tasci_AT_ege.edu.tr

Yazar 2
Name: Aytuğ Onan
Org: Celal Bayar Üniversitesi
Country: TR
E-mail: aytug.onan_AT_cbu.edu.tr
Anahtar KelimelerK-En Yakın Komşu, Sınıflandırma, Parametre, Performans, Makine Öğrenmesi, Veri Madenciliği.
ÖzetK-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi K-en yakın komşu algoritması (K-NN), gerçekleştiriminin basit ve kolay, öğrenme sürecinin güçlü ve kullanışlı olmasından dolayı sınıflandırmada yaygın biçimde kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi, veri madenciliği gibi çok çeşitli alanlarda uygulanmaktadır. Bu çalışmada, UCI Machine Learning Repository’de bulunan 6 farklı gerçek veri seti için K-en yakın komşu algoritması parametrelerinin sınıflandırma performansı üzerine etkisi incelenmiş ve tartışılmıştır. Çalışma kapsamında, k komşu sayısı, uzaklık ve ağırlıklandırma ölçütlerini içeren parametreler kullanılmış, sınıflandırıcının farklı parametre değerlerinde doğruluk oranı ölçülerek performansı test edilmiştir.
Başlıklar AB-Bildiri
Veri Madenciliği
Dosya  
 

 

Powered by OpenConf®
Copyright ©2002-2015 Zakon Group LLC