YAPAY BAĞIŞIKLIK SİSTEMİ TABANLI K-NN SINIFLANDIRMA ALGORİTMASI İLE PROTEİN ÖRÜNTÜLERİNİN HÜCREDEKİ YERLEŞİM YERLERİNİN BELİRLENMESİ

Abstract

Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, gerçek dünyada yaşanan problemleri çözmek için biyolojik sistemler üzerine yapılan çalışmalara ilgi her geçen yıl artmıştır. Yapay sinir ağları, evrimsel hesaplama ve yapay bağışıklık sistemi bu yaklaşımlardan bazılarıdır. Yapay bağışıklık sistemi, bağışıklık sistemindeki etkileşimleri daha iyi anlayabilmek, bağışıklık sisteminin bir modelini oluşturmak ve sistemde gerçekleşen olayları hesaplayabilmek için ortaya atılmıştır. Bu tez çalışmasında, yapay bağışıklık sistemi ile k-NN sınıflama algoritması kullanılarak tıbbi verilerin sınıflandırılmasına yönelik bir sistem önerilmiştir. Önerilen sınıflama yapısında, yapay bağışıklık sistemi ile verileri karakterize eden özellikler seçilmekte, k-NN ile veriden indirgenen bu özellikler sınıflandırılmaktadır. Bu amaçla, UCI veri tabanından alınan E.coli bakterilerinin protein yerleşim yeri verileri üzerinde uygulama yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Yapay bağışıklık sistemi, k-NN algoritması, E.coli, Protein, Örüntü tanıma, Sınıflandırma.With the development of technology, for solving the problems we face in the real life, the concern for the works being done on biologic systems is increasing year by year. Artificial neural networks, evolutionary calculation and artificial immune system are some of these approaches. Artificial immune system is put forward for better understanding the interactions in the immune system, forming a model of immune system and for reckoning the events occurring in the system. In this thesis, a system aimed at classifying the medical data by using artificial immune system and k-NN classification algorithm, is proposed. In the proposed classification structure, with the artificial immune system, the features which characterize the data are selected, and with k-NN, these features which are reduced from data, are classified. For this purpose, experiments are done about the data of protein settlement place of E.coli bacterium which are taken from UCI datum base. Keywords: Artificial immune system, k-NN Algorithm, E.coli, Protein, Pattern Recognition, Classification.