-تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم ترکیبی گرده افشانی گل و الگوریتم گروهی نزدیکترین همسایه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 علوم کامپیوتر دانشگده فنی و علوم پایه دانشگاه کوثر بجنورد، بجنورد، ایران

2 کامپیوتر، دانشکده علوم پایه و مهندسی دانشگاه کوثر بجنورد، بجنورد، ایران

چکیده

 دیابت بیماری است که علاوه بر پیشگیری، نیاز به مراقبت­های فراوانی از جمله میزان نوسانات سطح قند خون دارد. تشخیص به موقع بیماری نقش بسزایی در درمان ایفا می­کند و به طور چشمگیری صدمات ناشی از بیماری را کاهش می­دهد. بنابراین، نیاز به تشخیص بیماری دیابت احساس می­شود. به دلیل آنکه الگوریتم­های ترکیبی توانایی بالایی در پیش­بینی و تشخیص انواع بیماری­ها دارند، در این مقاله رویکردی هوشمندانه با الگوریتم ترکیبی گرده‌افشانی گل و الگوریتم گروهی نزدیک‌ترین همسایه برای تشخیص این بیماری ارائه شده است. صحت روش پیشنهادی با مجموعه داده PID با 768 نمونه و 8 ویژگی ارزیابی شده و صحت 97.78 درصد به دست آمده است. نتایج نشان می­دهد که صحت این روش به میزان قابل توجهی نسبت به مطالعات قبلی بهبود یافته است که برتری روش پیشنهادی را تأیید می­کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

The Diagnosis of Diabetes Using a Hybrid Algorithm Consisting of the Flower Pollination Algorithm and an Ensemble of a Subset of K-NN Classifiers

نویسندگان [English]

  • Zeinab Hassani 1
  • Najmeh Samadiani 2
1 computer science Kosar university of Bojnord
2 computer Kosar university of Bojnord
چکیده [English]

Diabetes is a disease which, as well as prevention, requires a high level of care, such as monitoring the blood sugar changes. The timely diagnosis of disease plays an important role in its treatment and decreases the damage caused by the disease. Therefore, it is essential to diagnose diabetes. Since hybrid algorithms have a high ability to predict and diagnose various diseases, this article presents an intelligent approach to the diagnosis of this disease, using a hybrid algorithm of flower pollination and K-nearest neighbor ensemble. The accuracy of the proposed method is measured to be 97.78, by using Pima Indians Diabetes (PID) dataset, consisting of 768 samples and 8 features. The results show that the accuracy of this approach has significantly increased compared with the previous studies, and confirms the superiority of the proposed method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Diabetes
  • Ensemble of a Subset of K-Nearest Neighbor Classifiers
  • Flower Pollination Algorithm
  • K-Nearest Neighbor Algorithm
 
Yilmaz N., Inan O., Uzer M.S, (2014), A new data preparation method based on clustering algorithms for diagnosis systems of heart and diabetes diseases,” J Med Syst, 38(5): 38-48.
Anuja V. and Chitra R., (2013), Classification Of Diabetes Disease Using Support Vector Machine”, International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA), 3(2): 1797-1801
Aiswarya I., S. Jeyalatha and Ronak S., (2015), Diagnosis of Diabetes Using Classification Mining Techniques”, International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP),5(1): 1-14
Harleen and Bhambri P, (2016), A Prediction Technique in Data Mining for Diabetes Mellitus,” Journal of Management Sciences and Technology, 4(1): 1-12.
G. Krishnaveni, T. Sudha, (2017) A Novel Technique to Predict Diabetic Disease Using Data Mining Classification Techniques” in International Conference on Innovative Applications in Engineering and Information Technology (ICIAEIT- 2017), 3(1): 5-11
Ihsan S., Osman N., Oguz B. and Khalid S., (2018), Impact of Metaheuristic Iteration on Artificial Neural Network Structure in Medical Data, Processes, 6, 57.
Lenin K. and Reddy B. R., (2014), Hybrid Eagle Strategy Flower Pollination Algorithm for Solving Optimal Reactive Power Dispatch Problem, International Journal of Electrical Energy, 2(3)
Abdelaziz A.Y., Ali E.S., Abd Elazim S.M., (2016), Flower pollination algorithm to solve combined economic and emission dispatch problems, Engineering Science and Technology, an International Journal, 19: 980–990
Haruna C., Liyana M.S., Sanah A.M., Adamu I. A., et al, (2015), A Review of the Applications of Bio-Inspired Flower Pollination Algorithm, The 2015 International Conference on Soft Computing and Software Engineering (SCSE 2015), 62:  435-441
Alka L., Dharmender K., (2016), Survey on KNN and Its Variants, IJARCCE International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 5(5): 430-435.
Bhuvaneswari P., Brintha A., (2015), Detection of Cancer in Lung with K-NN Classification Using Genetic Algorithm. Procedia Materials Science. 10: 433 – 440.
Asma G., Aris P., Zardad K., Osama M., Miftahuddin M., Werner A., Berthold L., (2016), Ensemble of a subset of kNN classifiers, Mathematics Subject Classification, 1-14.
Francisco J.C., Jose J.V., Jorge C.,
Juan R.R., (2018), Oversampling imbalanced data in the string space, Pattern Recognition Letters,103: 32-38.
Murali V., and George S. )2007(. An overview of internet addiction. Advances in Psychiatric Treatment, 13: 24-30.
Zheng. Z. )2015(. Oversampling method for imbalanced classification computing and Informatics, 34: 1017–1037.
Lichman, M. UCI Machine Learning Repository; University of California, School of Information and Computer Science: Irvine, CA, USA, http://www.ics.uci.edu/ ∼ mlearn/MLRepository.html
CAPTCHA Image