Elipsoit Destek Vektör Öbekleme Algoritmasının Biyomedikal Veri Setleri Üzerinde Karşılaştırmalı Performans Analizi

Authors : Ömer Karal, Furkan Burak Bağci

Pages : 140-148

Doi:10.21541/apjes.424247

View : 25 | Download : 21

Publication Date : 2019-01-15

Article Type : Research

Abstract :Hastalıklı kişilerde hastalığın teşhisinin önceden yapılması, tanısının konulması ve gerekli önlemlerin alınmasına yardımcı olmalarından dolayı öbekleme algoritmalarının performansı biyomedikal araştırmalarda çok önemlidir. Ancak, çoğu öbekleme algoritması benzerlik metriği olarak Öklid uzaklığını kullanır. Öklid uzaklığı verilerin varyanslarını eşit kabul eder. Gürültülü veya aykırı değerlerin veriye bulaşması durumunda, geleneksel Öklid uzaklığı kullanan öbekleme yöntemlerinin performansı oldukça düşmektedir. Bu çalışma, yukarıda bahsedilen olumsuzlukları gidermek için kernel tabanlı öbekleme yöntemlerinden biri olan Elipsoit Destek Vektör Öbekleme (EDVÖ) algoritmasını önerir. EDVÖ algoritmasında, önceden öbek sayısının belirtilmesine gerek yoktur. Ayrıca, EDVÖ algoritması, mahalanobis benzerlik ölçüsünü kullanarak verilerin dağılımına uygun kümelenme şekilleri üretebilir. Önerilen EDVÖ algoritması hem gerçek biyomedikal verilere hem de sentetik verilere uygulanmış ve daha sonra geleneksel kümeleme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. EDVÖ algoritmasının doğruluk, özgüllük ve duyarlılık açısından iyi bir performans gösterdiği gözlemlenmiştir.
Keywords : Biyomedikal veriler, öbekleme, elipsoit destek vektör öbekleme