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L'exploration des données permet aux médecins d'identifier les traitements efficaces et les meilleures pratiques, et les patients reçoivent des services de santé de meilleure qualité et plus abordables. Les énormes quantités d'informations générées par les transactions de soins de santé sont trop avancées et volumineuses, ce qui est complexe pour être traitées et analysées de manière traditionnelle. L'objectif principal du livre est de développer un algorithme optimal de classification basé sur les grappes (OCBC), un algorithme moderne d'exploration des données pour prédire le lupus érythémateux disséminé. La précision de l'algorithme est démontrée par la construction de l'outil de prédiction du lupus érythémateux systémique pour prédire la maladie au stade précoce de la classification basée sur les grappes à l'aide d'un algorithme optimal (OCBC). Les algorithmes ID3, C4.5, J48 sont sélectionnés comme algorithmes de base pour comparer l'exactitude, la spécificité, la sensibilité, la précision, le rappel et la mesure F, les statistiques Kappa, etc. avec l'algorithme OCBC proposé. De nombreux types de recherches ont été menés pour comparer la précision de l'algorithme OCBC sur le même ensemble de données et le résultat montre que l'OCBC surpasse l'ID3 J48 et les algorithmes. La précision de l'OCBC s'améliore encore après le regroupement l'ensemble des données.