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

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

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.

Keywords:

Bayes Classifier, K-Nearest Neighbour, Thyroid Gland Data,

PDF

___

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 GONZALES 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.