•  
  •  
 

Article Title

Yeni bir veri önişleme metodu: k-Harmonik kümeleme tabanlı öznitelik ağırlıklandırma

Abstract

Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından önceden bilinmeyen, nitelikli bilgilerin keşfedilmesi sürecidir. Bu süreç farklı adımlardan oluşmaktadır. Bu sürecin ilk adımı verilerin toplanması ve ön işleme aşamasıdır. Sınıflandırma algoritmalarının performansını arttırmak için giriş verilerine, ön işleme yöntemleri uygulanmaktadır. Veri ön işleme yöntemleri içerisinde yer alan öznitelik ağırlıklandırma yöntemleri, veri madenciliği alanında büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada yeni bir öznitelik ağırlıklandırma yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen ağırlıklandırma yöntemi k-harmonik ortalamalar algoritması kullanılarak geliştirilmiştir. Bu ağırlıklandırma yöntemi ile doğrusal olarak ayrılamayan verisetini, doğrusal ayrılabilir veri setine dönüştürmek hedeflenmiştir. Ağırlıklandırma işleminden sonra elde edilen öznitelikler üç farklı sınıflandırma algoritması ile sınıflandırıldı. Geliştirilen algoritma medikal veri setlerine uygulanarak başarısı değerlendirilmiştir. Veri seti olarak doğrusal olarak ayrılabilir olmayan dağılıma sahip veri setleri tercih edilmiştir. Önerilen yöntemin başarısını test etmek için, sınıflandırma doğruluğu, duyarlılık, özgüllük, ortalama mutlak hata, ortalama karesel hata karekökü, kappa değeri ve ROC eğrisinin altında kalan alan (AUC) değerlerinden yararlanılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin literatürdeki mevcut yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Medikal tanı için önerilen sistem yararlı bir tıbbi karar destek aracı olarak hizmet verebilir.

https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/445827

Share

COinS