Sağlık Alanında Yapılan Araştırmalarda Kümeleme Algoritmalarının Kullanımı: Bir Uygulama
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2016
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Farklı kümeleme algoritmalarını, algoritmaların nasıl ve hangi durumlarda doğru bir şekilde kullanılabileceğini tanıtmaktır. Aynı zamanda sağlık araştırmalarından elde edilmiş gerçek bir veri seti üzerinde uygulanabilir olan farklı kümeleme algoritmalarının sonuçlarını karşılaştır-- maktır. Gereç ve Yöntemler: Kardiyovasküler rahatsızlığına sebep olabilecek risk faktörleri ince-- lenerek bireyler düşük, orta ve yüksek riskli olarak gruplandırabilmek için farklı kümeleme algoritmaları kullanıldı. Kümeleme algoritması olarak EM (expectation maximization), En uzak ilk, Yoğunluk kümeleme, K--Medoid ve Cascade K--ortalama, K--ortalama yöntemleri kullanılmıştır. Bulgular: Yapılan değerlendirmeler sonucunda kullanılan iki farklı veri seti için hesaplanan uyum katsayıları istatistik olarak anlamlı bulundu ancak bu katsayılar orta derecede bir uyumu gösterdi. Gerçekleştirilen uygulama sonucunda her iki veri seti içinde kappa katsayısı bakımından en uygun ve en hızlı sonuçlar üreten algoritmanın en uzak ilk kümeleme yöntemi olduğu sonucuna varıldı. Framingham risk grupları oluşturulan kümeler arasında çapraz tablolar oluşturularak grupların da-- ğılımı incelendiğinde ise, en isabetli kararların Make Density Based ve EM algoritmalarına ait kü-- melerden elde edildiği görüldü. Sonuç: Sonuç olarak kümeleme yöntemlerinin hastalıklara ait risk faktörlerinin incelenmesi ve klinik bilgiler de dikkate alınarak hastalık gruplarının oluşturul-- masında, doğru hastalık teşhislerinin konulmasında önemli kullanım alanlarına sahip olacağı düşünülmektedir. Ayrıca kümeleme algoritmaları veri dağılımları ve özellikleri dikkate alınarak kullanıldığında sağlık alanında her türlü planlama ve teşhis için kullanılabilir, sonuçta iyi bir araç olacağı düşüncesindeyiz.
The purpose of this study is to introduce different clustering algorithms and show how and which cases should be correctly used. At the same time, different clustering algo- rithms results which can be applied on a real data set were compared.. MMaatteerriiaall aanndd MMeetthhooddss
The purpose of this study is to introduce different clustering algorithms and show how and which cases should be correctly used. At the same time, different clustering algo- rithms results which can be applied on a real data set were compared.. MMaatteerriiaall aanndd MMeetthhooddss
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Genel ve Dahili Tıp
Kaynak
Türkiye Klinikleri Tıp Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
36
Sayı
1
