Çelik, SümeyyeÇeşmeli, Melike Şişeci2025-01-062025-01-0620212602-356310.26650/acin.882187https://doi.org/10.26650/acin.882187https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/463555https://hdl.handle.net/20.500.14669/616Veri madenciliği teknikleri, veriler arasında gizli kalmış olan örüntüleri ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Bukapsamda, tıp gibi birçok alanda yaygın bir biçimde kullanılmaktadır. Teşhis ve tedavisi oldukça zor ve uzunbir süreçten oluşan otizm spektrum bozukluğu doğuştan gelen ya da yaşamın ilk yıllarında ortaya çıkankarmaşık bir nöro-gelişimsel bozukluktur. Bu çalışmada 292 çocuktan toplanan gerçek ve güncel otizmspektrum bozukluğu verileri kullanılmıştır. Veri seti 20 girdi özniteliği ve 1 çıktı özniteliğine sahiptir. Çıktıözniteliği otizmin bulunup bulunmadığını ifade etmektedir. Çalışma da öncelikle veri seti üzerinde eksikverilerin tamamlanması, kategorik verilerin sayısallaştırılması, normalizasyon gibi veri ön işleme aşamalarıgerçekleştirilmiştir. Devamında ise öznitelikler yapay sinir ağları ve dilsel kuvvetli sinir-bulanık sınıflayıcı ilesınıflandırılmış, k-means ve x-means ile kümelenmiştir. Her bir yöntemin sonuçları değerlendirilmiş veperformanslar karşılaştırılmıştır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar BilimleriYazılım MühendisliğiPediatriPsikolojiArticle18611674635555