Detection of Heart Disease with Anfis and Fuzzy C Means

Abstract

Dünyada ölüm oranları bakımından kalp hastalıkları üst sıralarda yer almaktadır. Önümüzdeki yıllarda kalp hastalıklarından dolayı ölenlerin sayısının daha da artacağı belirtilmektedir. Kalp hastalıklarında tek olumlu yön ise bu hastalıkların önlenebilir olmasıdır. Hastalıkların önlenmesi bakımından son yıllarda makine öğrenmesi gibi yöntemler sıklıkla kullanılmaktadır. Bugüne kadar farklı yöntemlerle gerçekleştirilmiş birçok çalışma ve farklı başarı oranları bulunmaktadır. Bu çalışmada, kalp hastalıklarının tahmin edilmesinde Anfis (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) ve Bulanık K Ortalamalar yöntemlerinin bir arada kullanıldığı ve başarı oranının ciddi düzeyde artırıldığı yeni bir yöntem önerilmektedir. Çalışmada veriler öncelikle Bulanık K Ortalamalar ile kümelendirilmiştir. Daha sonra elde edilen küme üyelik değerleri Anfis sisteminin modellenmesi ve eğitiminde kullanılmıştır. Verilerin beş bulanık kümeye ayrılması ile elde edilen sonuçların Anfis sisteminin başarısını ciddi düzeyde artırdığı görülmüştür. K kat çaprazlama yöntemi ile test edilen sistemin başarı oranı %9835 olarak tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde aynı veri seti ile gerçekleştirilen çalışmalarla kıyaslanmıştır. Sonuç olarak bu çalışmada önerilen yöntemin doğru sınıflandırma oranı ile kalp hastalıkları tahmininde kullanılabileceği düşünülmektedir.Anahtar Kelimeler-kalp hastalıkları, anfis, bulanık k ortalamalar, makine öğrenmesi.

Anfis İle İlgili Yapılmış Çalışmaların İçerik Analizi İle Değerlendirilmesi: Tr Dizin

“…Anfis çalışanlarının yaklaşık % 92'sinde verilerin eğitim-test şeklinde bölündüğü görülmektedir. Sadece 8 çalışmada k kat çapraz geçerlilik yöntemine başvurulmuştur (Acı ve Yılmaz, 2017;Altaher ve Barukab, 2017;Görgel vd., 2013;Haznedar vd., 2016;Kaynak vd., 2018;Moazami vd., 2016;Polatgil, 2020). Veri setinin bir kısmının eğitim ve bir kısmının test olarak bölünmesi modelin doğruluğu için yaygın kullanılan bir yöntem olmakla birlikte önemli bir dezavantaja sahiptir.…”