Yarasa algoritması ile tıbbı veri setlerinin kümelenmesi
Clustering of medical data sets with bat algorithm
- Tez No: 609819
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLAY TEZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kümeleme, nesneler arasındaki benzerliğe göre nesneleri gruplandıran danışmansız öğrenme algoritmasıdır. Aynı kümedeki nesneler birbirine çok benzerler. Ancak bu nesneler diğer küme nesneleri arasında farklılar göstermektedir. Kümeleme işlemi birçok kümeleme algoritmaları ile yapılabilir, önemli olan veriler arasında en iyi küme merkezlerinin bulunmasıdır. Bu tez çalışmasında, Yarasa Algoritması (YA) tabanlı bir kümeleme yöntemi önerilmiştir. Bu tezde önerilen YA tabanlı kümeleme yönteminin performansı İris, Wine, Tae, Glass ve Wbc veri setleri üzerinde literatürde kullanılan farklı kümeleme yöntemleri ile karşılaştırılıp değerlendirilmiştir. Sonuç olarak önerilen yarasa algoritması tabanlı kümeleme yöntemi özellikle Tae ve Glass veri setlerinde diğer algoritmalardan daha iyi sonuç vermiştir. Önerilen kümeleme yöntemi bu veri setleri ile değerlendirildikten sonra SPECT_kalp, Breast Cancer Wisconsin Diagnostic, SPECTF_kalp, Dermatology, Statlog_Heart ve Kalp_Hastalıkları tıbbı veri setlerinin kümelenmesinde de uygulanmıştır. 30 çalışmadan bazılarında Tıbbi veri setlerindeki veri örneklerinin yaklaşık %78'nin YA ile doğru kümelenebildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Clustering is an unsupervised learning algorithm that clusters group objects based on the similarity between objects. The objects in the same cluster are very similar. But they show differences from the other cluster objects. Clustering can be done with many clustering algorithms, and it is important to find the best cluster centers among the data. In this thesis, clustering method based on Bat Algorithm (BA) is proposed. The performance of the proposed clustering method based BA in this thesis was compared with different clustering methods in literature by using Iris, Wine, Tae, Glass and Wbc data sets. As a result, the proposed clustering method based BA yielded better results in the specially Tae and Glass data sets. After evaluating the proposed clustering method with these datasets, it was also applied to clustering SPECT_Heart, Breast Cancer Wisconsin Diagnostic, SPECTF_Heart, Dermatology, Statlog_Heart and Heart_Health medical data sets. It was seen that approximately 78% of data samples in the medical datasets were correctly clustered in the some of 30 runs.
Benzer Tezler
- Doğu Karadeniz bölgesinde trametes (fomes) pini (thore ex.fr.) fr.'nin yayılışı konukçuları ve zararı üzerine araştırmalar
Stydies on distribution, hosts and damage of trametes (fomes) pini (thore ex.fr.) fr. in the eastern black-sea region of Turkey
MEHMET ABATAY
- Artrotomi ve tendon onarımı sonrası yapışıklıkların lokal aprotinin ile önlenmesi
Prevention of adhesions, appeared following arthrotomy and tendon repair, with local aprotinin
SÜLEYMAN BİLGİLİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. O. ŞAHAP ATİK
- Makyavelizm ve Christopher Marlowe'dan makyavelist bir oyun: The Jew of Malta
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM YEREBAKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Sahne ve Görüntü SanatlarıAtatürk ÜniversitesiBatı Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. YILDIZ AKSOY
- Investigation of local relaxational motions in polymers in dilute solution by dynamic rotational isomeric states model
Başlık çevirisi yok
PİRAYE YARAS
- Microwave GaAs fet low noise amplifier design
Başlık çevirisi yok
NEVZAT YARAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
1989
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. CANAN TOKER