استفاده از الگوریتم های k-means و ژنتیک برای کاهش ابعاد توسط یکپارچه سازی SVM برای تشخیص دیابت
فرمت فایل دانلودی: .rarفرمت فایل اصلی: docx
تعداد صفحات: 14
حجم فایل: 556
استفاده از الگوریتم های k-means و ژنتیک برای کاهش ابعاد توسط یکپارچه سازی SVM برای تشخیص دیابت
فرمت فایل دانلودی: .rar
فرمت فایل اصلی: docx
تعداد صفحات: 14
حجم فایل: 556
اداره و رسیدگی حجم زیادی از داده های موجود در صنعت مراقبت های بهداتشی دشوار می باشد. از این رو، فرایند "استخراج" برای پیدا کردن الگوی لازم و رابطه بین ویژگی های موجود، ضروری می باشد. داده کاوی پزشکی، یک زمینه مهم تحقیقاتی است که در آن الگوریتم های تکاملی خوشه بندی، یک نقش حیاتی ایفا می کنند. در این کار پژوهشی، k-means برای از بین بردن داده های نویزی و الگوریتم های ژنتیک برای پیدا کردن مجموعه بهینه از ویژگی ها و ماشین بردار پشتیبان به عنوان طبقه بندی کننده مورد استفاده قرار می گیرند. نتایج تجربی نشان می دهد که مدل پیشنهادی به دقت متوسط 98.79% برای کاهش مجموعه داده بیماران دیابتی "سرخپوستان پیما" که از مخزن یو "سی ای" استخراج شده است دست می یابد. همچنین روش پیشنهادی نتایج بهتری در مقایسه با روش آماده سازی داده های مبتنی بر خوشه بندی k-means اصلاح شده با طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان (96.71%) به دست می آورد، همانطور که در مقالات توصیف شده است.
برچسب ها : استفاده از الگوریتم های k means,ژنتیک برای کاهش ابعاد توسط یکپارچه سازی svm,ابعاد توسط یکپارچه سازی svm,الگوریتم های k means,الگوریتم k,means,الگوریتم ژنتیک,تشخیص دیابت,داده کاوی,ماشین های بردار پشتیبان,خوشه بندی,دسته بندی,سیستم های فازی,درمان بیماری,یادگیری ماشین,درخت تصمیم,دانلود مقاله مهندسی کامپیوتر,مقاله مهندسی کامپیوتر,تحقیق مهندسی کامپیوتر,الگوریتم های k means و ژنتیک
| | | لینک ثابت | نسخه قابل چاپ | | امتیاز : | | اشتراک گذاری : |
نوشته شده در تاریخ 1395/7/9 و در ساعت : 03:38 - نویسنده : computer-engineer