Parçacık Sürü Optimizasyonu Kullanılarak Boyutu Azaltılmış Mikrodizi Verileri Üzerinde Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Prostat Kanseri Teşhisi

Authors : Serhat KILIÇARSLAN, Kemal ADEM, Onur CÖMERT

Pages : 769-777

Doi:10.29130/dubited.464092

View : 52 | Download : 11

Publication Date : 2019-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Mikrodizi verilerine dayanan veri madenciliği analizi, hastalık teşhisi ve farmakoloji alanlarında kullanılmaktadır. Analiz aşamasında yaşanan en önemli zorluk, mikrodizilerin yüksek boyutlu olması ve çok sayıda gereksiz öznitelik içermesidir. Bu nedenle çalışmada kullandığımız prostat kanseri mikrodizi veri kümesi üzerinde öznitelik boyut azaltılması amacıyla Temel bileşenler analizi (TBA) ve Parçacık sürü optimizasyonu (PSO) kullanılmıştır. Bu sayede hastalıkları etkileyen genler tespit edilmektedir. Boyutu azaltılmış veri kümeleri Destek Vektör Makinesi ve k-En Yakın Komşuluk sınıflayıcı yöntemlerine giriş olarak verilmiş ve sınıflandırma başarı sonuçları değerlendirilmiştir. Sonuç olarak PSO boyut azaltma yöntemi ile prostat kanserinde etkin genler belirlenmiş ve 50 öznitelik ile %95.77 başarı elde edilmiştir. 
Keywords : Mikrodizi, Prostat Kanseri, Temel bileşen analizi, Parçacık sürü optimizasyonu

ORIGINAL ARTICLE URL