Bilgisayar Bilimleri

Yazarlar: Kubilay Muhammed SÜNNETCİ, Muhammed ORDU, Ahmet ALKAN

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

DOI:10.53070/bbd.989226

Anahtar Kelimeler:Sınıflandırma,Lineer diskriminant,Topluluk sınıflandırması,Optimizasyon,Yürüyüş analizi

Özet: Yürüyüş analizi sayesinde kişi tespiti, hastalık tespiti, sinir-kas-iskelet sistemi fonksiyonlarının değerlendirilmesi gibi birçok tetkik yapılabilmektedir. Çalışmada kullanılan veri seti, giyilebilir yürüyüş analiz sensörleri kullanılarak 16 farklı kişiden (7 kadın ve 9 erkek) elde edilen üç farklı yürüyüş parametresini içermektedir ve burada her bir kişinin bir yürüyüşü için 321 parametre bulunmaktadır. Ayrıca bu verileri Linear Discriminant, Ensemble Subspace Discriminant, Ensemble Baggged Trees, Optimizable Ensemble-1 ve Optimizable Ensemble-2 sınıflandırıcılarını kullanarak sınıflandırıyoruz. Sınıflandırıcıların performans ölçütlerini artırmak için iki farklı optimizasyon tekniği kullanılmıştır. Sonuçlardan, en başarılı sınıflandırıcının Doğruluk (%), Hata (%), Duyarlılık (%), Özgüllük (%), Kesinlik (%), F1 Puanı (%) ve Matthews Korelasyon Katsayısı (MCC) değerlerinin sırasıyla 97.92, 2.08, 97.92, 99.86, 98.44, 97.86 ve 0.9790'a eşit olduğu görülmektedir.

---