18. Akademik Bilisim Konferansi

BaşlıkKronik Böbrek Hastalığının Geleneksel ve Melez Yaklaşımlarla Sınıflandırılması
ÖğrenciHayır
Yazar(lar) Yazar 1
Name: Mehmet BİLEN
Org: Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
Country: TR
E-mail: mbilen_AT_mehmetakif.edu.tr

Yazar 2
Name: İlhan UYSAL
Org: Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
Country: TR
E-mail: iuysal_AT_mehmetakif.edu.tr

Yazar 3
Name: Sami ULUKUŞ
Org: Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi
Country: TR
E-mail: samiulukus_AT_mehmetakif.edu.tr
Anahtar Kelimelermelez algoritmalar, genetik algoritma ve yapay sinir ağları, kronik böbrek hastalığı
ÖzetTıp alanında meydana gelen teknolojik gelişmeler elde edilen biyolojik veri miktarında büyük bir artış sağlamıştır. Biyolojik verilerin sınıflandırılması önemli çalışma konularından biri olmasına rağmen verilerin büyüklüğü ve karmaşıklığı geleneksel yaklaşımlar kullanarak bu verilerin sınıflandırılmasını zor hale getirmektedir. Bu çalışmada, Hindistan Alagappa Üniversitesi tarafından sağlıklı ve kronik böbrek hastalığına sahip bireylerden elde edilen bilgiler ile oluşturulan veri kümesi üzerinde karmaşıklığı azaltmak için önce temel bileşen analizi kullanılarak boyut indirgeme işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veri kümesi melez bir yaklaşım olan GA-YSA (Genetik Algoritma – Yapay Sinir Ağı; Genetic Algorithm – Artificial Neural Networks) ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonucunda elde edilen performans değerleri KNN (K En Yakın Komşular; K Nearest Neighbours) ve SVM (Destek Vektör Makinesi; Support Vector Machine) gibi geleneksel yaklaşıma sahip algoritmalar ile karşılaştırılmıştır.
Başlıklar AB-Bildiri
Veri Madenciliği
Dosya
 

 

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