Özet:
Kümeleme analizi veri madenciliğinde önemli bir role sahiptir. Kümeleme analizinin amacı bir veri kümesini benzerliklerine ve farklılıklarını göre alt kümelere ayırmaktır. Bu çalışmada bulanık c-ortalamalar kümeleme algoritması yönsel veriler için uyarlanmıştır. Literatürde yönsel verilerin kümelenmesi için birçok yöntem geliştirilmiştir. Ancak yapılan kümeleme işlemlerinde yaklaşık sonuçlar elde edilmektedir. Dolayısıyla bu yaklaşım çok duyarlı problemlerde istenmeyen sonuçların çıkmasına neden olmaktadır. Literatürdeki yöntemlerde kümeleme, trigonometrik fonksiyonlar kullanılarak hesaplanan yaklaşık uzaklıklar ile yapılmaktadır. Bu çalışmada Yönsel Veriler için Bulanık C-Ortalamalar (FCM4DD) algoritması, doğrudan açısal uzaklığı kullanmaktadır. Böylece FCM4DD algoritması ile daha tutarlı sonuçlar elde edilmiştir. FCM4DD algoritması dairesel verilerin yanı sıra N boyutlu yönsel veriler için de kullanılabilen bir kümeleme algoritmasıdır. Bu çalışmada bazı mevcut kümeleme algoritmaları ile FCM4DD algoritması çeşitli sayısal örnekler üzerinde uygulanarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları FCM4DD algoritmasının daha tutarlı, daha doğru ve daha hızlı olduğunu göstermiştir.
