Hybride Technik zur assoziativen Klassifizierung von Herzkrankheiten
Seiten
2024
Verlag Unser Wissen
978-620-7-24211-5 (ISBN)
Verlag Unser Wissen
978-620-7-24211-5 (ISBN)
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In den letzten Jahren hat die Gesundheitsbranche riesige Mengen von Gesundheitsdaten gesammelt, die leider nicht extrahiert werden, um verborgene Informationen für eine effektive Entscheidungsfindung zu entdecken. Die medizinischen Dienste haben heute einen langen Weg zurückgelegt, um Patienten mit verschiedenen Krankheiten zu behandeln. Eine der tödlichsten ist die Herzerkrankung, die mit bloßem Auge nicht zu erkennen ist und sofort auftritt. Die Sterblichkeitsrate ist aufgrund schlechter klinischer Entscheidungen gestiegen. Um eine zuverlässige und kosteneffiziente Behandlung zu erreichen, können computergestützte Informations- oder Entscheidungshilfesysteme entwickelt werden, die diese Aufgabe übernehmen. Data Mining bietet die Lösung für die Entdeckung von Wissen aus diesen großen und komplexen Datenbanken. Die Arbeit des Autors umfasst die Entwicklung eines Rahmens, der auf assoziativen Klassifizierungstechniken für Herzdaten basiert. Die Implementierung der Arbeit erfolgt auf dem Herzdatensatz aus dem UCI Machine Learning Repository, um verschiedene Methoden zu testen und zu bewerten, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die meisten assoziativen Klassifizierungsregeln die beste Vorhersage von Herzerkrankungen ermöglichen und zu einem zuverlässigen Entscheidungshilfesystem beitragen.
Jagdeep Singh arbeitet derzeit als Assistenzprofessor (Computerprogrammierer) in der Abteilung Informationstechnologie des Guru Nanak Dev Engineering College, Ludhiana. Sein Forschungsgebiet ist Data-Mining-Techniken und er hat Kenntnisse in Web-Entwicklung und -Technologien.
Erscheinungsdatum | 15.03.2024 |
---|---|
Sprache | deutsch |
Maße | 152 x 229 mm |
Gewicht | 95 g |
Themenwelt | Medizin / Pharmazie ► Allgemeines / Lexika |
Schlagworte | Assoziation und Herzkrankheiten • Data Mining • Klassifizierung |
ISBN-10 | 620-7-24211-4 / 6207242114 |
ISBN-13 | 978-620-7-24211-5 / 9786207242115 |
Zustand | Neuware |
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