Tiroit Bezi Verilerinin Bayes ve En Yakın K-Komşu Gibi Eğiticili Yöntemlerle Sınıflanması

Yıl 2002, Cilt: 1 Sayı: 1, 131 - 137, 15.04.2002

Songül Albayrak

Öz

Bu makalede tiroid bezi fonksiyonlarına ait verilerin eğiticili yöntemlerle kümelenmesi konusu karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Eğiticili yöntemler arasında Bayes sınıflama ve En Yakın 1-Komşu (1- Nearest Neighbour) ile sınıflama incelenerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. 215 hastaya ait veriler 5 boyutlu özellik vektörü şeklinde alınıp belirtilen yöntemler uygulanmış ve örnekler üç ayrı sınıfa ayrılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Bayes Sınıflayıcı , En Yakın K-Komşu , Tiroid Bezi Verileri

Classification of Thyroid Gland Data By Supervised Methods Like Bayes and K-Nearest Neighbour

Öz

The purpose of this paper is to make a comparison of supervised classification methods based on a set of thyroid gland data. Among the supervised classification methods Bayes Classification and 1- Nearest Neighbour are examined and the results are compared. Data related to 215 patients is obtained as 5 dimensional feature vector and the stated methods are applied to this data and samples are classified into 3 class.

Anahtar Kelimeler

Bayes Classifier , K-Nearest Neighbour , Thyroid Gland Data

Kaynakça

• COOMANS, D., BROECKAERT, I., JONCKHEER, M. and MASSART, D.L. (1983), Comparison of Multivariate Discrimination Techniques for Clinical Data, Application to the Thyroid Functional State, Methods of Information in Medicine, Vol.22, pp.93-101.
• KUN Z. (2000), Pattern Recognition Techniques Applied to Thyroid Gland Data, Erişim: [http//www.Sal.ufl.edu/kun/eel6825/report.html]. Erişim Tarihi:23.01.2001.
• TOU, J.T. and GONZALEZ R.C.(1974), Pattern Recognition Principles, Addison-Wesley Publishing Company.
• SCHALKOFF, R.J. (1992), Pattern Recognition: Statistical, Structural and Neural Approaches, John Wiley&Sons, Inc.