Çocuklar için otizm spektrum bozukluğunun veri madenciliği yöntemleri ile analizi

Çağımızda, teknoloji alanında yaşanan gelişmelere paralel olarak bilişim sistemlerinin kullanımında artış yaşanmaktadır. Bu gelişmeler ile birlikte kullanılan sistemlerin verimliliği artmakta ve maliyetler de azalmaktadır. Azalan maliyetler ise daha fazla verinin depolanmasına imkân tanımaktadır. Veri madenciliği teknikleri, veriler arasında gizli kalmış olan örüntüleri ortaya çıkarmayı amaçlaması sebebiyle, depolanan verilerden yararlanmak için oldukça rağbet görmektedir. Bu kapsamda veri madenciliği, tıp gibi birçok alanda yaygın bir biçimde kullanılmaktadır. Teşhis ve tedavisi oldukça zor ve uzun bir süreçten oluşan Otizm spektrum bozukluğu doğuştan gelen ya da yaşamın ilk yıllarında ortaya çıkan karmaşık bir nöro-gelişimsel bozukluktur. Kullanılan ölçeklendirmeler için son gelişmeler sürekli olarak takip edilmeli, güncel veriler ile çalışılmalı ve çalışmalara güncel sistemler dâhil edilmelidir. Bu çalışmada gerçek ve güncel Otizm spektrum bozukluğu verilerinin çocuklar için olan alt kümesi kullanılmıştır. Çalışma da veri seti üzerinde eksik verilerin tamamlanması, kategorik verilerin sayısallaştırılması, normalizasyon gibi veri ön işleme aşamaları gerçekleştirilmiştir. Veriler yapay sinir ağları ve dilsel kuvvetli sinir-bulanık sınıflayıcı ile sınıflandırılmış, k-means ve x-means ile kümelenmiştir. Her bir yöntemin sonuçları değerlendirilmiş ve performanslar karşılaştırılmıştır.