![](/images/graphics-bg.png)
Feature Selection Method Based on Artificial Bee Colony Algorithm and Support Vector Machines for Medical Datasets Classification
المؤلفون المشاركون
Uzer, Mustafa Serter
Yilmaz, Nihat
Inan, Onur
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-07-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper offers a hybrid approach that uses the artificial bee colony (ABC) algorithm for feature selection and support vector machines for classification.
The purpose of this paper is to test the effect of elimination of the unimportant and obsolete features of the datasets on the success of the classification, using the SVM classifier.
The developed approach conventionally used in liver diseases and diabetes diagnostics, which are commonly observed and reduce the quality of life, is developed.
For the diagnosis of these diseases, hepatitis, liver disorders and diabetes datasets from the UCI database were used, and the proposed system reached a classification accuracies of 94.92%, 74.81%, and 79.29%, respectively.
For these datasets, the classification accuracies were obtained by the help of the 10-fold cross-validation method.
The results show that the performance of the method is highly successful compared to other results attained and seems very promising for pattern recognition applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Uzer, Mustafa Serter& Yilmaz, Nihat& Inan, Onur. 2013. Feature Selection Method Based on Artificial Bee Colony Algorithm and Support Vector Machines for Medical Datasets Classification. The Scientific World Journal،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1012238
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Uzer, Mustafa Serter…[et al.]. Feature Selection Method Based on Artificial Bee Colony Algorithm and Support Vector Machines for Medical Datasets Classification. The Scientific World Journal No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1012238
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Uzer, Mustafa Serter& Yilmaz, Nihat& Inan, Onur. Feature Selection Method Based on Artificial Bee Colony Algorithm and Support Vector Machines for Medical Datasets Classification. The Scientific World Journal. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1012238
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1012238
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)