Yıl 2018, Cilt 6, Sayı 1, Sayfalar 47 - 67 2018-01-31

Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması

HASAN DEMİR [1] , Pakize ERDOĞMUŞ [2] , Meral KEKEÇOĞLU [3]

141 176

Bu çalışmada arı kanatları üzerindeki kavşak noktalarına göre arı türlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla beş farklı ilden alınan arı kanat resimleri üzerinde kavşak noktaları belirlenmiştir. Arı kanatları üzerinde kavşak noktalarının belirlenmesi işleminin minimum hata ile yapılması için yeni bir algoritma önerilmiştir. Kavşak noktaları kullanılarak 27 morfolojik özellik çıkarılmıştır. Bu özellikler normalize edilerek sınıflandırmada kullanılmıştır. Destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, K-Ortalama ve K en yakın komşuluk sınıflandırma yöntemi olarak kullanılmış, yapay sinir ağları ile sınıflandırma diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi sonuç vermiştir.  Kavşak noktaları için önerilen algoritmanın sınıflandırma başarısını arttırdığı görülmüştür.

Sınıflandırma, Bal Arısı Varyasyon
  • [1] L. Xu, C. Jiang, J. Wang, J. Yuan and Y. Ren, “Information Security In Big Data: Privacy and Data Mining,” IEEE Access, vol. 2, no. 1, pp. 1149–1176, 2014.
  • [2] S. Özekes, “Veri Madenciliği Modelleri ve Uygulama Alanları,” İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi, c. 2, s. 3, ss. 65-82, 2003.
  • [3] E. Çomak, “Destek vektör makinelerinin eğitimi için yeni yaklaşımlar,” Doktora tezi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye, 2008.
  • [4] M. Kayri ve M. Boysan, “Bilişsel Yatkınlık ile Depresyon Düzeyleri İlişkisinin Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Analizi ile İncelenmesi,” Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, c. 1, s. 34, ss. 168–177, 2008.
  • [5] A. Gül, N. Sahinler, A.G. Onal, B.K. Hopkins and W.S. Sheppard, “Effects of Diluents and Plasma on Honey Bee (Apis mellifera L.) Drone Frozen-Thawed Semen,” Theriogenology, vol. 1, no. 101, pp. 109–113, 2017.
  • [6] F. Ruttner, Biogeography and Taxonomy of Honeybees, 1st ed., Berlin, Germany: Springer Verlag, 1998, ss. 284.
  • [7] G.Ö. Özbakır, “Güneydoğu sınır boyu bal arası popülasyonunun morfolojik özellikleri,” Doktora tezi, Biyoloji Bölümü, Ankara Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2011.
  • [8] A.Settar, “Ege Bölgesi arı tipleri ve gezginci arıcılık üzerine araştırmalar,” Doktora tezi, Ege Ziraai Araştırma Enstitüsü, İzmir, Türkiye, 1983.
  • [9] İ. Kandemir, M. Kence and A. Kence, “Genetic and morphometric variation in 89 honeybee (Apis mellifera) population of Turkey,” Apidology, vol. 31, no. 3, pp. 343–356, 2000.
  • [10] M. Kekeçoğlu and M.I. Soysal, “Genetic Diversity of Bee Ecotypes in Turkey and Evidence for Geographical Differences,” Romanian Biotechnological Latters, vol. 15, no. 5, pp. 5646–5653, 2010.
  • [11] M. Kekeçoğlu, “Batı Karadeniz Bal Arası Biyoçeşitliliği ve Düzce İlinin Yığılca İlçesinde Yeni Bir Bal Arısı Ekotipi,” Biyoloji Bilimleri Araştırma Dergisi, c. 3, s. 1, ss. 73–78, 2010.
  • [12] A. Tofilski, “Using Geometric Morphometrics and Standard Morphometry to Discriminate Three Honeybee Subspecies,” Apidologie, vol. 39, no. 5, pp. 558–563, 2008.
  • [13] D.R. Simith, “Genetic Diversity in Turkish Honey Bees,” Uludağ Arıcılık Dergisi, c. 2002, s. 3, ss. 10–15, 2002.
  • [14] R. Hepburn and S.E. Radloff, “Apis Mellifera Capensis:an Essay on the Subspecific Classification of Honeybee,” Apidologie, vol. 33, no. 2, pp. 105–127, 2002.
  • [15] T.M. Francoy, M. Drauschke, D. Wittmann, S. Müler, V. Steinhage, M.A.F.B. Laure, D.D. Jong and L.Ç. Gonçalves, “Identification of Africanized Hony Bees Through Wing Morphometrics:Two Fast and Efficient Procedures,” Apidologie, vol. 39, no. 5, pp. 488–495, 2008.
  • [16] T.M. Francoy, D. Wittmann, V. Steinhage, M. Drauschke, S. Müler, D.R. Cunha, A.M. Nascimento, F.L.C. Figueiredo, Z.L.P. Simoes, D.Dejong, M.C.Arias and L.S.Gonçalves, “Morphometric and genetic changes in a population of Apis mellifera after 34 years of Africanization,” Genetic and Molucular Research., vol. 8, no. 2, pp. 709–717, 2009.
  • [17] D.M. Hayes, L.M. Mintonand, K.E. Perez, “Elimia Comalensis (Gastropoda: Pleuroceridae) from the Edwards Plateau, Texas: Multiple Unrecognized Endemics or Native Exotic?,” American Midland Naturalist Journal, vol. 158, no. 1, pp. 97–112, 2007.
  • [18] F.J. Rohlf and F.L. Bookstein, “Computing the uniform component of shape variation,” Systematic Biology, vol. 52, no. 1, pp. 66–69, 2003.
  • [19] L. R. Monteiro, “Multivariate Regression Models and Geometric Morphometrics: The Search for Causal Factors in the Analysis of Shape,” Systematic Biology, vol. 48, no. 1, pp. 192–199, 1999.
  • [20] P.C. Wainwright and S.M. Reilly, “Ecological Morphology: Integrative organısmal Biology,” Mamalogy, vol. 76, no. 4, pp. 1288–1290, 1995.
  • [21] Anonim, (4 Ekim 2017). [Online]. Erişim: https://www.researchgate.net/publication/ 246982444_NTSYS-pc_- _Numerical_Taxonomy_and_Multivariate_Analysis_System.
  • [22] Anonim, (4 Ekim 2017). [Online]. Erişim: http://life.bio.sunysb.edu/morph/.
  • [23] F.J. Rohlf, “On Applications of Geometric Morphometrics to Studies of Ontogeny and Phylogeny,” Systematic Biology, vol. 47, no. 1, pp. 147–158, 1998.
  • [24] F.J. Rohlf and D.Slice, “Extensions of the Procrustes Method for the Optimal Superimposition of Landmarks,” System Systematic Zoology, vol. 39, no. 1, pp. 40–59, 1990.
  • [25] F.J. Rohlf and R.R. Sokal, Biometry The Principles and Practice of Statistics in Biological Research, 4th ed., New York, USA: W.H. Freeman and Company, 2013, pp. 9-39.
  • [26] A. Tofilski, “Discrimination between honeybee subspecies based on geometric morphopmetric,” Second European Conference of Apidology, Praguea, Czech Republic, 2006, pp. 60.
  • [27] D.A. Demirci, “Vektör makineleri ile karakter tanıma,” Yüksek lisans tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2007.
  • [28] Ş. Emir, “Yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: borsa endeks yönünün tahmini üzerine bir uygulama,” Doktora tezi, İşletme Ana Bilim Dalı Bölümü, İstanbul Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2013.
  • [29] M. Altınay, “Yapay sinir ağları kullanarak yüz ifadelerinin belirlenmesi,” Yüksek lisans tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Atılım Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2012.
  • [30] Anonim, (17 Haziran 2017). [Online]. Erişim: http://www.emo.org.tr/ekler/8c1874c96244659_ek.pdf .
  • [31] S. Kapil, M. Chawlaand and M.D. Ansari, “On K-means Data Clustering Algorithm with Genetical Agorithm,” Fourth International Conference On Parallel Distributed and Grid Computing (PDGC), Solan, India, 2016, pp. 202-206.
  • [32] M. Kekeçoğlu, M. Bouga, M.İ. Soysal and P. Harizanis, “Morphometrics as a Tool for the Study of Genetic Variability of Honey Bees,” Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, vol. 4, no. 1, ss. 07–15, 2007.
  • [33] A. Özkan and İ. Kandemir, “Discrimination of Western Honey Bee Populations in Turkey using Geometric Morphometric Methods,” Bee Word Journal, vol. 87, no. 2, pp. 24–26, 2010.
  • [34] A. Güler, “A morphometric model for determining the effect of commercial queen bee usage on the native honeybee ( Apis mellifera L.) population in a Turkish province,” Apidologie, vol. 41, no. 2010, pp. 622–635, 2010.
  • [35] İ. Çakmak, A.Özkan ve S.S. Çakmak, “Bal Arılarında Kanatların Geometrik Morfometrik Metodu ile Analiz Edilerek Farklı Seviyedeki Varroa (Varooa Destructor) Parazitinin Bulaşıklık Seviyesinin Belirlenmesi konusunda Ön Çalışma,” Uludağ Arıcılık Dergisi, c. 2011, s. 4, ss. 118–123, 2011.
  • [36] C.J. Hall, “An Automated Approach to Bee Identification from Wing Venatio,” M.S. thesis, Department of Electrical Engineering, Wisconsin University, Madison, USA, 2011.
  • [37] H.A. Sahara, “Morphologıcal Characterızatıon And Wıng Descrıptıon Of Vespa Orıentalıs Orıentalıs Queens,” Journol of Apiculturel, vol. 28, no. 2, pp. 76–80, 2013.
  • [38] F.L.D Silva, “Automated bee species identification through wing images,” M.S. thesis, Department of Biology, Sao Paulo University, Sao Paulo, Brazil, 2015.
  • [39] Anonim, (22 Ağustos 2017). [Online]. Erişim: http://www.webbee.org.br/bpi/pdfs/livro_03_schroder.pdf. [40] F.J. Szymule and W. Skowronek, “Use of Various Morphological Traits Measured By Microscope or Computer Methods in the Honeybee Taxonomy,” Journol of Apiculturel, vol. 54, no. 2, pp. 88–96, 2010.
  • [41] Anonim, (17 Nisan 2017). [Online]. Erişim: http://beedol.cz/dawino/DAWINO_prosp_EN.pdf.
  • [42] Anonim, (21 Nisan 2017). [Online]. Erişim: http://ab.org.tr/ab16/bildiri/105.pdf.
  • [43] Anonim, (23 Nisan 2017). [Online]. Erişim: https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix.
  • [44] F.S. Santana, A.H. Relicosta, F.S. Truzzi, F.L. Silva, S.L. Santos, T.M. Fracoy and A.M. Saraiva, “A Reference Process for Automating Bee Species Identification Based on Wing Images and Digital Image Processing,” Ecological informatics, vol. 24, no. 1, pp. 248–260, 2013.
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik ve Temel Bilimler
Dergi Bölümü Makaleler
Yazarlar

Yazar: HASAN DEMİR
E-posta: hasandemir61@gmail.com
Ülke: Turkey


Yazar: Pakize ERDOĞMUŞ
E-posta: pakizeerdogmus@duzce.edu.tr
Kurum: DÜZCE ÜİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Yazar: Meral KEKEÇOĞLU
E-posta: meralkekecoglu@duzce.edu.tr
Kurum: DÜZCE ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Bibtex @araştırma makalesi { dubited328596, journal = {Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi}, issn = {}, address = {Düzce Üniversitesi}, year = {2018}, volume = {6}, pages = {47 - 67}, doi = {10.29130/dubited.328596}, title = {Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması}, key = {cite}, author = {ERDOĞMUŞ, Pakize and KEKEÇOĞLU, Meral and DEMİR, HASAN} }
APA DEMİR, H , ERDOĞMUŞ, P , KEKEÇOĞLU, M . (2018). Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6 (1), 47-67. DOI: 10.29130/dubited.328596
MLA DEMİR, H , ERDOĞMUŞ, P , KEKEÇOĞLU, M . "Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6 (2018): 47-67 <http://dergipark.gov.tr/dubited/issue/34777/328596>
Chicago DEMİR, H , ERDOĞMUŞ, P , KEKEÇOĞLU, M . "Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6 (2018): 47-67
RIS TY - JOUR T1 - Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması AU - HASAN DEMİR , Pakize ERDOĞMUŞ , Meral KEKEÇOĞLU Y1 - 2018 PY - 2018 N1 - doi: 10.29130/dubited.328596 DO - 10.29130/dubited.328596 T2 - Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 47 EP - 67 VL - 6 IS - 1 SN - -2148-2446 M3 - doi: 10.29130/dubited.328596 UR - http://dx.doi.org/10.29130/dubited.328596 Y2 - 2017 ER -
EndNote %0 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması %A HASAN DEMİR , Pakize ERDOĞMUŞ , Meral KEKEÇOĞLU %T Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması %D 2018 %J Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi %P -2148-2446 %V 6 %N 1 %R doi: 10.29130/dubited.328596 %U 10.29130/dubited.328596