Filters

2011 - 201922020 - 20251
Reset filters

Settings

Has files: trueSubject: Clustering

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Article
    Predicting Stroke Risk Using Machine Learning: A Data-Driven Approach to Early Detection and Prevention
    (Wiley, 2025) Sutcu, Muhammed; Jouda, Dana; Yildiz, Baris; Katrib, Juliano; Almustafa, Khaled Mohamad
    Stroke is a major global health concern and a leading cause of disability and mortality, emphasizing the need for early risk prediction and intervention. This study leverages statistical analysis, machine learning (ML) classification, clustering, and survival modeling to identify key stroke predictors using a dataset of 5110 records. Descriptive statistics reveal that age, glucose levels, BMI, hypertension, and heart disease are the most influential risk factors. Stroke prevalence is notably higher among hypertensive (13.25%) and heart disease patients (17.03%), as well as among former (7.91%) and current smokers (5.32%). Clustering analysis using PCA and t-SNE highlights high-risk groups with elevated glucose levels and advanced age. Among ML models, XGBoost offers the best trade-off between precision and recall, while na & iuml;ve Bayes achieves the highest recall (0.404), detecting more stroke cases despite higher false positives. Feature importance analysis ranks glucose, BMI, and age as dominant predictors, with XGBoost emphasizing cardiovascular conditions. Survival analysis confirms increasing stroke risk beyond age 60, with the Kaplan-Meier and Cox models showing a 31.9% risk increase linked to hypertension. These findings underscore the importance of early screening, lifestyle intervention, and targeted care. Future research should explore data-balancing methods like SMOTE and develop real-time tools to support clinical decision-making.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Küçük ve orta ölçekli işletmelerde iş zekası ihtiyaç analizi
    (2016) Işık, Fatih; Erkan, Turan Erman
    Bu çalışmada, Türkiye'deki çeşitli küçük ve orta ölçekli işletmeler üzerinde yapılan ihtiyaç analizi kapsamında İş Zekası kullanımının faydaları üzerinde irdeleme yapacak şekilde bir uygulama gerçekleştirilmiştir.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Kobi'lerin Rekabet Gücünün Artırılmasında Kümelemenin Rolü ve Önemi
    (2011) Tiftik, Hidayet; Tan, Ayhan
    Türkiye'deki KOBİ'lerin finansman, pazarlama, tedarik, yönetim ve teknoloji ile ilgili ciddi problemleri bulunmaktadır. Bu problemler, işletmelerin büyük ve kurumsallaşmış firmalarla rekabet etmelerini engellemektedir.Türkiye ekonomisinde çok ciddi bir yeri olan bu işletmelerin üretim üstünlüğü, pazarlama becerisi, mali gücü, siyasi ? iktisadi ortamı oluşturabilmeleri için, öncelikle serbest piyasa koşulları içerisinde olan Türkiye de, bu problemleri aşmaları gerekmektedir.Bu araştırmada KOBİ'lerin rekabet gücüne ulaşabilmelerinde Kümelemenin önemi üzerinde durulmuştur.Bu amaç doğrultusunda geniş kapsamlı literatür taraması yapılmıştır.Sonuç olarak, Türkiye'deki küçük ve orta ölçekli sanayi işletmeleri finansman, pazarlama, tedarik, teknoloji ve yönetim sorunlarını çözebilmeleri, kısaca yeterli rekabet gücünün oluşturabilmeleri için, kümelemenin en ideal yöntem olduğu önerilmiştir.