@article{article_685928, title={Hipertansiyon Tahmini İçin Temel Bileşen Analizinin Kullanımı}, journal={International Journal of Engineering Research and Development}, volume={12}, pages={42–51}, year={2020}, DOI={10.29137/umagd.685928}, author={Ünver, Halil Murat and Kökver, Yunus and Çifci, Aydın}, keywords={Hypertension, principal component analysis, data mining, decision tree}, abstract={Amaç: Otuz yaş ve üzerindeki 150 hastadan, hipertansiyona etki etmesi muhtemel bilgilerden; cinsiyet, yaş, lipid profili, <br />trigliserid, vücut kütle indeksi, ürik asit ve sigara kullanımı verileri toplanmış ve bir hipertansiyon veritabanı oluşturulmuştur. Bu <br />kişilerden 65’i sağlıklı, geriye kalan 85 kişi ise hipertansiyon hastasıdır. Bu veritabanından hipertansiyon hastalığının Temel <br />Bileşen Analizi kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. <br />Gereç ve Yöntem: Naive Bayes, Çok Katmanlı Algılayıcı Ağ (ÇKA), Karar Tablosu ve C4.5 sınıflandırma algoritmaları <br />uygulanmış, ardından Temel Bileşenler Analizi uygulanarak hipertansiyon veritabanının boyutu indirgenmiş ve aynı <br />sınıflandırma algoritmaları tekrar uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. <br />Bulgular: Aynı şartlarda işleme sokulan algoritmalardan en başarılı sonucu %88 doğruluk oranıyla Naive Bayes sınıflandırıcısı <br />vermiştir. Naive Bayes sınıflandırıcısını sırasıyla %85,33 başarı oranıyla Karar Tablosu algoritması, %82,67 başarı oranıyla <br />ÇKA algoritmaları takip etmiştir. Hipertansiyon veritabanına TBA analizi uygulanıp, aynı şartlarda aynı algoritmalar tekrar <br />işleme sokulup, TBA uygulanmayan sonuçlarla kıyaslandığında ise, C4.5 algoritması normalden %4 daha başarılı sonuç vererek <br />en başarılı algoritma olmuştur. C4.5 algoritmasını sırasıyla %2,67 daha başarılı sonuç veren Karar Tablosu algoritması ve %1,33 <br />daha başarılı sonuç veren ÇKA izlemiştir. <br />Sonuç: Naive Bayes sınıflandırıcı haricindeki tüm algoritmalarda Temel Bileşenler Analizi’nin sınıflandırma başarısını artırdığı <br />görülmüştür. }, number={3}, publisher={Kirikkale University}