A hybrid swarm intelligence algorithm for simultaneous feature selection and clustering

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: HASAN GEREN

Danışman: NUR EVİN ÖZDEMİREL

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, bir hibrit sürü zekası yaklaşımı kullanarak kümeleme problemi ele alınmıştır. Yaklaşımımızda, küme sayısının bilindiği, kümelerin herhangi bir şekile ve farklı yoğunluklara sahip olabileceği, ancak aykırı değer veya gürültünün olmadığı varsayılmıştır. Veri seti yüksek boyutlu olabilir ve gereksiz özniteliklere sahip olabilir. Çalışmada, Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) ve Değişken Komşuluk Aramasından (VNS) oluşan ACOVNS adlı bir sürü zekası algoritması önerilmiştir. Keşif yeteneği için ACO'nun mekanizmaları kullanılmış, ACO'nun yerel arama kapasitesi ise VNS ile artırılmıştır. Algoritmanın performansını daha da iyileştirmek için, feromon değerlerine ek olarak bir sezgisel bilgiye başvurulmuştur. Çalışmanın ilk bölümünde, algoritmada amaç fonksiyonu olarak Öklik uzaklıklarının toplamı kullanılarak kümeleme problemi çözülmüştür. İkinci bölümde, öznitelik seçimi ve kümelemeyi eşzamanlı olarak gerçekleştirmek için ACOVNS algoritması F-ACOVNS olarak modifiye edilmiştir. Öznitelik seçimi için Laplacian Skorunu (LS) kullanan yeni bir sezgisel bilgi ve ikinci bir feromon matrisi önerilmiştir. Böylece, algoritma kümeleme sırasında farklı feromon matrisleri ve sezgisel bilgiler kullanarak öznitelik de seçer. ACOVNS kümeleme için ACO ve VNS'nin ilk hibridizasyonu olması, F-ACOVNS ise LS'yi sezgisel bilgi olarak kullanan ilk algoritma olması bakımından benzersizdir. ACOVNS'nin performansı, dokuz gerçek dünya veri setinde bazı bilinen algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Eşzamanlı öznitelik seçimi ve kümeleme için F-ACOVNS hem gerçek hem de sentetik veri kümeleri kullanılarak bilinen tek ve çok amaç fonksiyonlu algoritmalarla karşılaştırılmıştır.