Özet:

Meme kanseri kadınlarda en sık görülen kanser türüdür. Artan meme kanseri vakaları nedeniyle meme kanserinde erken teşhis eskisinden daha önemli hale gelmiştir. Erken teşhis için yaşa bağlı birçok yöntem olmakla birlikte en yaygın yöntem mamografidir çünkü mamografi mikro seviyede teşhise imkân tanımaktadır. Bununla birlikte mamografik görüntüleri yorumlamada radyologların yaşadığı görüş ayrılıkları nedeniyle daha güvenilir sonuçlar veren bilgisayar destekli karar verme mekanizmalarına ihtiyaç vardır. Bu kapsamda destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve karar ağaçları gibi makine öğrenme yöntemleri kullanan bilgisayar destekli karar verme mekanizmaları bugüne kadar kullanılmıştır. Bu çalışmada, daha önce meme kanseri teşhisinde kullanılmamış olan üç farklı centroid sınıflayıcının kullanımı önerilmektedir. Bu tercihin en önemli nedeni centroid sınıflayıcıların yüksek performanslı sınıflayıcılar olmasıdır. Centroid sınıflayıcılar Wisconsin meme kanseri veri seti üzerinde test edilmiş olup en yüksek sınıflandırma doğruluğunu %99,04 ile Euclidian tabanlı centroid sınıflayıcı vermiştir. Centroid sınıflayıcılar kendi arasında karşılaştırıldıktan sonra diğer makine öğrenmesi yöntemleri ile de karşılaştırılmış ve sonuçlar raporlanmıştır. 

Anahtar Kelimeler: