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Data Mining wird für Ärzte eingesetzt, um wirksame Behandlungen und bewährte Verfahren zu ermitteln, und Patienten erhalten bessere und erschwinglichere Gesundheitsdienste. Die riesigen Informationsmengen, die durch Transaktionen im Gesundheitswesen erzeugt werden, sind zu fortschrittlich und zu umfangreich, als dass sie auf traditionelle Weise verarbeitet und analysiert werden könnten. Das Hauptziel des Buches konzentriert sich auf die Entwicklung eines optimalen Cluster BasedClassification-Algorithmus (OCBC), eines modernen Data-Mining-Algorithmus zur Vorhersage der systemischen Lupus-Erythematosus-Krankheit. Die Genauigkeit des Algorithmus wird durch den Aufbau des Systemic LupusErythematosus-Prädiktionswerkzeugs zur Vorhersage der Krankheit im frühen Stadium der Cluster-basierten Klassifikation unter Verwendung eines optimalen Algorithmus (OCBC) gezeigt. Die Algorithmen ID3, C4.5, J48 werden als Basisalgorithmen ausgewählt, um Genauigkeit, Spezifität, Sensitivität, Präzision, Recall und F-Maß, Kappa-Statistik usw. mit dem vorgeschlagenen OCBC-Algorithmus zu vergleichen. Viele Arten von Untersuchungen wurden durchgeführt, um die Genauigkeit des OCBC-Algorithmus auf demselben Datensatz zu vergleichen, und das Ergebnis zeigt, dass OCBC ID3 J48 und Algorithmen übertrifft. Die Genauigkeit des OCBC verbessert sich nach dem Clustering weiter den Datensatz.