%0 Journal Article
%T En Yak£¿n Kom£¿u Algoritmas£¿ Kullan£¿larak EEG Sinyallerine Boyut Azaltman£¿n Etkilerinin £¿ncelenmesi
%A Duygu KAYA
%A Turgay KAYA
%J -
%D 2018
%X Makine £¿£¿renmesi, var olan verilerin £¿£¿kar£¿mlar£¿n£¿ matematiksel ve istatistiksel y£¿ntemlerle yapan ve bilinmeyen bir y£¿ntem paradigmas£¿d£¿r. Bu £¿al£¿£¿mada, denetimli £¿£¿renme algoritmas£¿, EEG (elektroensefalografi) verilerine uygulanm£¿£¿, s£¿n£¿fland£¿rma algoritmas£¿ performans analiz sonu£¿lar£¿ MATLAB ile incelenmi£¿tir. Bu £¿al£¿£¿mada, algoritma olarak en yak£¿n kom£¿u algoritmas£¿ (k-NN) kullan£¿lm£¿£¿t£¿r. Bu s£¿n£¿fland£¿rma, Temel Bile£¿en Analizinin (TBA) kullan£¿ld£¿£¿£¿ ve kullan£¿lmad£¿£¿£¿ durumlar i£¿in iki a£¿amada de£¿erlendirilmi£¿tir. Boyut azaltma, verilerin boyut boyutunu k¨¹£¿¨¹ltme i£¿lemidir. TBA ile veri k¨¹mesinin boyutunun azalt£¿larak, £¿nemli veri £¿zelliklerini korunmas£¿ beklenir. KNN, s£¿n£¿fland£¿rma do£¿rulu£¿u a£¿£¿s£¿ndan £¿nemli say£¿labilecek sonu£¿lar vermi£¿tir. Mevcut £¿al£¿£¿ma, farkl£¿ biyoelektriksel sinyaller i£¿in uygun £¿zelliklerin uygun bir s£¿n£¿fland£¿r£¿c£¿ ile kombine edildi£¿inde anlaml£¿ bir s£¿n£¿fland£¿rma yap£¿labilece£¿ini g£¿stermi£¿tir
%K Denetimli £¿£¿renme algoritmas£¿
%K En yak£¿n kom£¿u algoritmas£¿ (kNN)
%K Temel Bile£¿en Analizi
%K Boyut Azaltma
%K EEG
%U http://dergipark.org.tr/ecjse/issue/37520/385192