Özellik çıkarma ve DVM tabanlı AdaBoost algoritması ile biyomedikal veri sınıflandırma
Biomedical data classification with feature extraction and SVM based AdaBoost algorithm
- Tez No: 380882
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RAHİME CEYLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Günümüzde 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.
Özet (Çeviri)
Machine learning algorithms helps doctors on diagnosis and diagnostics. Support Vector Machines, Neural Networks and AdaBoost algorithms are some machine learning algorithms used for this purpose. AdaBoost is an ensemble classifier which is obtained by combining a number of weak classifiers. In this study, some experiments were done with feature selection and extraction algorithms to increase the performance of AdaBoost ensemble classifier on biomedical dataset. Thus, Forward Feature Selection and Principal Component Analysis algorithms were used as two different feature extraction algorithms. By these algorithms, the most effective features of biomedical data were obtained, and they were classified with SVM based AdaBoost algorithm. The breast cancer, pima diabetes, liverdisorders and ECG dataset which were taken from UCI were classified and obtained results were compared.
Benzer Tezler
- Kötü amaçlı android yazılımların makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Detection of android malware with machine learning methods
ABDULLAH BATUHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- Mikroşebekelerde ada mod çalışmanın tespiti ve güç kalitesi olaylarının sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based control methods for detection of islanding conditions and classification of power quality events in microgrids
ALPER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Mobil uygulamada dvm algoritması kullanılarak kardiyak sorunların tespit edilmesi
Determination of cardiac problems using svm algorithm in mobile application
MUSTAFA HASAN NAJM ALGBURI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN KAYA
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Development of graphical code-based algorithms for the detection of abnormalities in mammogram ımages
Mamogram görüntülerinde anormalliklerin tespiti için grafik kod tabanlı algoritmaların geliştirilmesi
IMAN M. HAMADAMIN HAMADAMIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN GÜLER