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O Data Mining é utilizado por médicos para identificar tratamentos eficazes e melhores práticas, e os pacientes recebem serviços de saúde melhores e mais acessíveis. As enormes quantidades de informação geradas pelas transações de saúde são muito avançadas e volumosas, o que é complexo para ser processado e analisado de forma tradicional. O principal objetivo do livro é desenvolver um algoritmo de Cluster BasedClassification (OCBC), um moderno algoritmo de mineração de dados para prever a doença Lúpus Eritematoso Sistêmico. A precisão do algoritmo é demonstrada pela construção da ferramenta de predição do Lúpus Eritematoso Sistêmico para prever a doença na fase inicial da Classificação Baseada em Cluster usando um algoritmo ótimo (OCBC). Os algoritmos nomeadamente ID3, C4.5, J48 são seleccionados como algoritmos base para Comparar a precisão, especificidade, sensibilidade, precisão, recall e medida F, estatísticas Kappa, etc., com o algoritmo OCBC proposto. Muitos tipos de pesquisa têm sido realizados para comparar a precisão do algoritmo OCBC no mesmo conjunto de dados e o resultado mostra que a OCBC supera o ID3 J48 e os algoritmos. A precisão da OCBC melhora ainda mais após a agregação o conjunto de dados.