“GSA: A Gravitational Search Algorithm” başlıklı çalışma Esmat Rashedi, Hossein Nezamabadi-pour, Saeid Saryazdi tarafından yapılmış olup Information sciences, 179(13), 2232-2248.sayfaları arasında basılmıştır. Yerçekimsel Arama Algoritması, 2009 yılında literatüre girmiş yerçekimi yasası ve kütlelerin ilişkilerini esas alan Newton’un yerçekimi ve hareket kanunları kullanan bir yapay zeka optimizasyon algoritmasıdır. Şimdiye kadar geliştirilen sezgisel optimizasyon algoritmaları tüm problemlerde>>>
Yazar Arşivleri: Ahmet Cevahir ÇINAR
Öklit uzaklığı nasıl hesaplanır? yazısında ilgili formülizasyonu bulabilirsiniz. a=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]; b=[2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]; 1.Yol: c=norm(a-b) 2.Yol: fark = a – b; d = sqrt(fark * fark’) 3.Yol: e = sqrt(sum((a – b) .^ 2)) 4.Yol: g=pdist2(a,b)
Matlab’ta double değişkeni tanımlı iken eps = 2^-52 değerine, single tanımlı iken 2^-23 değerine eşittir. Matlab eps değerinden daha hassas işlemleri yapamaz. Örneğin: x = 1; y = x + 3*eps/5; komutlarını çalıştırdığımızda: x=1 y=1.0000 değerlerini görürüz. x-y dediğimizde ise sonuç -2.2204e-16 çıkmaktadır. Aslında biz iki değeri de 1 olarak gördük. Peki x==y mi? diye>>>
Myhill–Nerode Teoremi, 1958 yılında Chicago üniversitesi akademisyenleri John Myhill ve Anil Nerode tarafından ortaya konmuş bir teoremdir. Myhill–Nerode Teoremi, bir dilin düzenli olduğunu ispatlamak için gerekli ve yeterli bir yaklaşımdır. Ayrıca bir DFA’nın minimal hale getirilmesinde de kullanılmaktadır. Myhill–Nerode Teoremi ile ilgili çalışmalarım sırasında aldığım notlar:
Üç değişkenli gözlem verileri üzerinde öklit uzaklığını nasıl hesaplanır? Örnek hesaplamalar: Hesaplama Sonuçları: Kaynak: UZUN, Mehmet Zait. Karayolları üstyapı profil verilerinin mobil cihaz ile konuma bağlı elde edilmesi. 2014. Doktora Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
A ve B noktaları arasındaki uzaklığı belirleyen Öklit bağıntısı şu şekildedir: Bu bağıntı genelleştirilecek olursa, aşağıdaki gibi bir bağıntıya ulaşılır: İki nokta arasındaki uzaklığın iki boyutlu uzayda gösterimi: Kaynak: UZUN, Mehmet Zait. Karayolları üstyapı profil verilerinin mobil cihaz ile konuma bağlı elde edilmesi. 2014. Doktora Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
“DBSCAN, OPTICS ve K-Means Kümeleme Algoritmalarının Uygulamalı Karşılaştırılması” başlıklı çalışma Turgay Tugay BİLGİN ve Yılmaz ÇAMURCU tarafından yapılmış olup Politeknik Dergisi 8.2 (2005)’te yayınlanmıştır. İndirmek için: DBSCAN_OPTICS_ve_K-Means_Kumeleme_Algoritmalarinin_Uygulamali_Karsilastirilmasi
Kümeleme algoritmalarını test etmek için kullanılabilecek veri kümelerine aşağıdaki bağlantıdan erişebilirsiniz: https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/
“A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise” başlıklı çalışma Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jiirg Sander, Xiaowei Xu tarafından yapılmış olup KDD-96 konferansında sunulmuştur. Sınıf belirleme, veritabanındaki nesneleri anlamlı alt sınıflara gruplama işlemidir. Örneğin nehir kenarındaki evleri gruplamak isteyebiliriz. Kümeleme işlemi için öne çıkan zorluklar: -Kümelenecek veriler hakkında bilgi sahibi olunmaması>>>
DBSCAN Algorithm presented by Steven Bierwagen Source: https://www.youtube.com/watch?v=5E097ZLE9Sg