Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS’in eğitilmesi

Abstract

Sınıflandırma, verilerin analiz edilmesi için önemli bir veri madenciliği tekniği olup tıp, genetik ve biyomedikal mühendisliği başta olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle tıp alanında DNA mikrodizi gen ekspresyon verilerini sınıflandırmaya yönelik yapılan çalışmalarda artış görülmektedir. Ancak, mikrodizi gen ekspresyon (ifade) verilerinde bulunan gen sayılarının çokluğu ve bu veriler arasında doğrusal olmayan bağıntılar bulunması gibi problemlerden dolayı geleneksel sınıflandırma algoritmalarının başarımları sınırlı kalabilmektedir. Bu sebeplerden dolayı son yıllarda sınıflandırma probleminin çözümü için yapay zekâ tekniklerine dayalı sınıflandırma yöntemlerine olan ilgi giderek artmaya başlamıştır. Bu çalışmada, karaciğer mikrodizi kanser veri setinin sınıflandırılması için Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Genetik Algoritmaya (GA) dayalı hibrid bir yaklaşım önerilmiştir. Simülasyon sonuçları, diğer bazı yöntemlere ait sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan, önerilen yöntemin diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu görülmüştür.

Classification is an important data mining technique, which is used in many fields mostly exemplified as medicine, genetics and biomedical engineering. The number of studies about classification of the datum on DNA microarray gene expression is specifically increased in recent years. However, because of the reasons as the abundance of gene numbers in the datum as microarray gene expressions and the nonlinear relations mostly across those datum, the success of conventional classification algorithms can be limited. Because of these reasons, the interest on classification methods which are based on artificial intelligence to solve the problem on classification has been gradually increased in recent times. In this study, a hybrid approach which is based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Algorithm (GA) are suggested in order to classify liver microarray cancer data set. Simulation results are compared with the results of other methods. According to the results obtained, it is seen that the recommended method is better than the other methods.