K-Ortalama Kümelerinin Sınıf Bilgisi Olarak Karar Ağacı Oluşturmada Kullanılması ve Glokom Çoklu Sınıflandırılmasında Başarıma Etkisi

Abstract

Bu çalışma çoklu sınıflandırmada performans artırımı için K-Ortalama ve Karar Ağacı yöntemlerinden oluşan bir model sunmaktadır. Model glukom veri kümesi üzerinde test edilmiş kesinlik ölçütü 0,808, ROC alanı 0,839 bulunmuştur.

Keywords

• veri madencliği
• sınıflama
• kümeleme
• k-ortalama
• karar ağacı
• data mining
• classification
• clustering
• k-means
• decision tree