TIBBİ VERİLERİ ÇİZGE BÖLÜTLEME YÖNTEMİ İLE SINIFLANDIRMA VE KÜMELENDİRME - YİĞİTER, MEHMET (Fırat Üniveristesi, 2008)
Bilgisayar başta olmak üzere bilgi teknolojilerinin hızlı gelişiminin olumlu etkisiyle ?Bilgi Çağı? olarak tanımlanan günümüz dünyasında karmaşık biçimlerdeki büyük veri yığınları içinden değerli bilgi parçalarını ayıklamak ve kullanılır hale getirmek ?Veri Madenciliği? işlemleri ile olmaktadır. Bilgisayar mühendisliği ve biyomühendislik bilim dallarında veri miktarının artması sonucunda uzmanın yararlı bilgiyi çıkarması zorlaşmaktadır. Bu yararlı bilgiyi çıkarmada, veri toplanması veya üretilmesi için sinyali doğru algılama, verilerin doğru sınıflandırılması ve kümelendirilmesi ile çok boyutlu ilişkilerinin ortaya konularak analizi çok önemlidir.Bu çalışmada ?tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme? için doğrusal cebir tabanlı bir hesapsal yöntem kullanılarak ve bu yöntemin başarımının ortaya konulması için veri madenciliği alanına uygulaması yapıldı.Çizge bölütleme yöntemi, başta tıbbi verilerde sınıflandırma ve kümelendirme problemleri olmak üzere bir çok bilimsel problemin çözümünün kolaylaştırılması veya bu çözümün bulunması amacıyla yapılan çalışmalar sonucunda ortaya çıkmıştır. Bundan dolayı çizgelerin analizi ve testi yöntemin geliştirilmesi çok önemlidir.Bu çalışmanın en önemli özelliği, tıbbi verileri çizge bölütleme yöntemi ile sınıflandırma ve kümelendirme algoritmalarının uygulamasının yapılmış olmasıdır.

In the todays world known as ?knowledge age?, to get the important data from the large database with complex formats and to use them for utility it is made by procedure of datamining. Because of the increasing of data amount in the departments of Computer Engineering and Bioengineering, it is difficult to get the utility knowledge by specialist. For this, it is very important the collection of data or the accurate sensation of signal for the accumulation of data, the classification and clustering of data in the appropriate form, by analysis the multi-dimensional togetherness relationship.In this study, it is built up a calculation method based on linear algebra for ?the classification and clustering of medical data by graph partitioning method? and it is used the data mining for the evaluation of this method.The graph partritioning method has been discovered to the faciliation of solution of some scientific problems especially the classification and clustering of medical data.For this reason, it is very important to develop this method (the analysing and testing of graphs).The most important attribute of this study is to give applications for the classification and clustering of medical data by graph partitioning method.
The classification and clustering of medical data by graph partitioning method
Keywords: Biyomühendislik