Yazar "Barstuğan, Mücahid" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Özellik çıkarma ve DVM tabanlı AdaBoost algoritması ile biyomedikal veri sınıflandırma(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014-12-10) Barstuğan, Mücahid; Ceylan, RahimeGünümüzde makine öğrenme algoritmaları hastalığın tanı ve teşhisinde doktorlara yardımcı olmaktadır. Bu amaçla kullanılan öğrenme algoritmalarından bazıları Destek Vektör Makineleri, AdaBoost ve Yapay Sinir Ağları' dır. AdaBoost birden fazla zayıf sınıflandırıcının bir araya getirilmesi ile oluşturulan bir topluluk sınıflandırıcıdır. Tez çalışmasında AdaBoost topluluk sınıflandırıcısının biyomedikal veriler üzerindeki performansını artırmak için özellik seçme ve çıkarma algoritmaları ile uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla Sıralı Özellik Seçimi ve Temel Bileşen Analizi algoritmaları olarak iki farklı özellik çıkarma algoritması kullanılmıştır. Bu algoritmalar ile biyomedikal verilerin en etkin özellikleri elde edilmiş; elde edilen özellikler Destek Vektör Makineleri tabanlı AdaBoost algoritması ile sınıflandırılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma için UCI veri tabanından alınan göğüs kanseri, Pima diyabet, karaciğer düzensizliği ve EKG verileri kullanılmıştır.
