Using data mining for the classification of breast cancer

Abstract

Günümüzde insan sağlığını tehdit eden en kritik konular arasında meme kanseri bulunuyor. Araştırmacılar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki kadınların yaklaşık yüzde 12,4'ünün bu olaya daha duyarlı olduğunu gösteriyor. Dünyanın önde gelen sağlık örgütü ''Dünya Sağlık Örgütü (WHO) yayınlarına göre, meme kanserinin kadınlarda en çok yayılan hastalık olduğunu ve ölümle sonuçlanabileceğini ortaya koymaktadır. Önlemler ve düzenli araştırmalar, bu kanseri önleme seçenekleridir, ayrıca bu hastalığın tanınması, hastalıklarla mücadele için erken aşamalarda başlayabilir. Veri bilimi perspektifinden veri madenciliği teknolojisi, BMI (vücut kitle indeksi), yaş ve şeker rutin veritabanı gibi bazı parametrelere göre hastalığı ortaya çıkarmak için kullanılır. Bu teknolojilerin yayılması, meme kanseri çaresine yardımcı olabilecek önemli sonuçlara neden olmuştur.Bu çalışmada Coimbra veri kümesi toplanmış ve 10 prediktöre göre çalışılmıştır. Bu prediktörleri meme kanserinin olup olmadığını tahmin etmek için kullandık. Kullanılan 6 algoritma WEKA ve MATLAB'da performanslarına göre karşılaştırıldı. Karşılaştırma, tıbbi karar motoruna iyi hassasiyetle yardımcı olmak için veri madenciliği algoritmalarını kullanma olasılığını kanıtlamak için kullanışlıdır.

Among the most critical issues that threat the human heath in current days is the breast cancer, [1] the researches reveals that around 12.4 percent of women in United States are more subjectable of this incident. According to the publications of leading health organization in the world, WHO reveals that breast cancer is the most propagated disease among women and it may end with mortality. The precautions and regular investigations are the options for preventing this cancer, furthermore, the recognition of the same may begin at earliest for combating purpose. From data science perspectives, data mining technology is used to uncover the disease according to some parameters alike BMI, age and sugar routine database. The deployment of those technologies had resulted considerable results that may help for breast cancer aid.In this research Coimbra dataset are collected and studied according to 10 predictors We used these predictors to estimate if the breast cancer is occurring or not. The 6 algorithms used are compared according to their performance in WEKA and in MATLAB. The comparison is useful to prove the possibility of using Data Mining algorithms to help Medicine decision engine with good precision.