Noor T. Mahmood, Maha Abdul-Rahman, Rusul Abdallah

Selecção Sintomas importantes para conjuntos de dados médicos

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Produktbeschreibung

A selecção das melhores características é uma importante área de investigação em sistemas de mineração de dados médicos. Nesta investigação introduzimos um procedimento eficiente - selecção de subconjuntos de características, classificação e classificação de características, chamado Análise de Componentes Principal baseada no método JK para a melhoria da precisão de detecção e selecção de subconjuntos de características óptimas. O método proposto ajusta um parâmetro denominado "cobertura de variância" e constrói o modelo com o valor a partir do qual se obtém a máxima precisão de classificação. Isto facilita a selecção de um conjunto compacto de características superiores, notavelmente a um custo muito baixo. A extensa comparação experimental do método proposto e outros métodos que utilizam três classificadores diferentes (Naïve Bayes (NB), perceptron multi-layer (MLP) e árvore de decisão J48) e 6 conjuntos de dados médicos diferentes podem confirmar que a estratégia proposta (PCA-JK) produz resultados promissores na selecção de características e precisão de classificação para o campo de investigação de dados médicos.

Produktdetails

• Verlag: Edições Nosso Conhecimento
• Seitenzahl: 52
• Erscheinungstermin: 2. November 2022
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 4mm
• Gewicht: 96g
• ISBN-13: 9786205325476
• ISBN-10: 6205325470
• Artikelnr.: 66340617

Autorenporträt

Noor Thamer Mahmood es profesor de la Universidad de Mustansiriyah.