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: 44
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
- Metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme kullanılarak çok kaynaklı görüntü füzyonu
Multi-source image fusion using metaheuristic algorithms and deep learning
ASAN IHSAN ABAS ABAS
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURDAN BAYKAN
- Modifiye edilmiş karınca aslanı optimizasyon algoritması kullanılarak bölge büyütme yöntemi ile gri seviye görüntü segmentasyonu
Gray level image segmentation with region growing method using modified ant lion optimization algorithm
BASHIR SHEIKH ABDULLAHI JAMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BAYKAN
- An approach in melanoma skin cancer segmentation with bat optimization algorithm
Yarasa optimizasyon algoritması ile melanom cilt kanseri segmentasyonunda bir yaklaşım
MARWAH SAMEER ABED ABED
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ
- Acoustic scattering reduction in elastic materials with bat optimization algorithm
Bat optimizasyon algoritması ile elastik malzemelerde akustik dağıtımın azaltılması
ZEYAD ALGBURI
Doktora
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiMakine ve Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN KARATAŞ
- Karga ve yarasa tabanlı algoritmaların yeni versiyonlarının geliştirilmesi ve performanslarının değerlendirilmesi
Development of new versions of crow and bat based algorithms and evaluation of their performance
ZAHER AKHDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI