Askerbeyli, İmanZıasabounchı, Negar2022-09-282022-09-282014http://hdl.handle.net/20.500.12575/84474Kalp hastalıkların teşhis süreci, hastanın sağlığında çok önemli ve kritik bir rol oynamaktadır. Ayrıca, hastalığı daha ileri bir seviyeye ulaşmasını engellemektedir. Makine öğrenme teknikleri ve veri madencilik algoritmaların kalp hastalıklarının tanısında önemli katkıda bulunmaktadırlar. Bu çalışmanın amacı, adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFİS) kullanılarak hastanın kalp hastalık derecesini belirlemek için bir yöntem geliştirmektir. Ayrıca geliştirilen yöntem, kümeleme yöntemlerinden K-means ve bulanık C-means yöntemleri ile kıyaslanmıştır. Kullanılan tüm algoritmalar Cleveland kalp hastalığı veri seti üzerinde uygulandıktan sonra test edilmektedirler. ANFİS ve kümeleme sonuçlarının karşılaştırılmasında ANFİS'in daha yüksek başarıma sahip olduğu görülmüştür. Sonuç olarak geliştirilen ANFİS modeli kalp hastalıklarının teşhisi için karar destek sistemi olarak kullanabileceğini göstermiştir.trUzman sistemlerBulanık mantık(ANFİS)masterThesis