科技创新研究国际杂志
菜单类ISSN ONLINE(2319-8753)PRINT(2347-6710)
ISSN ONLINE(2319-8753)PRINT(2347-6710)
尼基塔Ghiya一号Samruddhi神盾局一号PoojaHol一号Gayatri Deortare一号Madhuri查万2
|
| 相关文章at普梅德,学者谷歌 |
访问更多相关文章科技创新研究国际杂志
医疗行业有大量未挖掘的病人数据保健数据可用于提取知识进一步预测疾病当前数据挖掘技术广泛用于临床专家系统预测各种疾病技术发现医保数据隐藏关系和模式几乎所有其他系统都使用含有参数的临床数据并输入实验室测试结果少数专家系统基于影响疾病的危险因素,如心脏病和糖尿病K语言聚类算法(KCA)系统会警告人们 他们的疾病的存在 甚至在他关注医生前这甚至能帮助医生对病人进行具体测试并瞄准疾病
关键字 |
| 聚类、模糊逻辑、K语言、Stemming语言 |
导 言 |
| 数据挖掘技术提取知识并捕捉数据库间基本关系,从数据提取模式,信息发现数据挖掘可用从保健行业提取医疗数据 电子病人记录进一步扩大医学数据挖掘的可能性常用数据库无法查找数据间的关系和趋势此类技术在提取数据并捕捉数据集间基本关系方面发挥着关键作用,其中一种技术即集群分析 |
| 集群分析或集群指集合一组对象,使同组对象(集群)比其他组对象(集群)相似集群分析泛泛任务解决,而非特定算法解决可以通过各种算法实现,这些算法对什么组成集群以及如何高效查找概念大相径庭。集群化是一个多目标优化问题算法集群和参数设置取决于单个数据集和结果预期使用集群化是一个迭代过程发现知识,交互多目标优化,先试后失效,再自动处理。 需要逐步修改数据预处理和模型参数才能实现期望性能 |
闭机检测 |
| 论文“用帝国主义竞争算法诊断冠动脉疾病”,Zahra Mahmoodi和Mohammad Saniee Abadeh[1]表示预处理数据为初始步骤。属性清除和数据估计 |
| 进化数据挖掘算法开发及其心病诊断应用中,Jenn-Long Liu[3]提议系统使用k值聚算法分割心病数据库至k-集群.Is建议混合法GA-KM综合遗传算法.数据库包括13个属性,GA-KM决定属性和集群中心最优权值.GA生成最优解法 |
| fuzzy_destruction_070423.pdf[7]建议一种混淆逻辑法,解决与启发式知识相关不确定性问题。系统使用模糊化过程,即选择输入输出变量定义2或更多成员函数和定性类别(例如低高中值定义 下一步包括基于规则定义组成IF-HEN规则基于混淆输出最后一步由defuzzication组成,所有成员函数输出都转换成百分比值(风险百分比)。 |
语法分析概念 |
| 有这么多集群算法. 工作一组数据对象研究者使用不同的集群模型 执行不同的算法 |
| 聚类实质上是一组类集,通常包含数据集中所有对象此外,它可具体说明集群相互间的关系,例如嵌入集群层次集群大致划分为: |
| 硬聚类:每个对象归不归 |
| 软聚类:每个对象在一定程度上属于每个聚类 |
技术解析 |
| 集群分析技术 |
| K值算法 |
| K值算法[6] |
| 聚类法分组对象,使同组成员以某种方式相似彼此并异于其他对象数据集划分为K组,k为非负整数执行前分配考虑实时假想书店书籍归类(工程学、教育书籍中的艺术书籍)。K值是非监督集群算法之一K值函数如下: |
| 1.Center集群初始化,必须适当完成,因为不同结果问题因不同地点而产生无特殊方式初始化中心 。选择过程随机化 最优选择初始化中心 即选择远离中心k值大于对象时,则选择每个对象为聚类中之子,对每一项数据我们计算距离-所有聚类和最小距离.最小距离对象分组 |
| 二叉最接近点的集群归并通过计算数据点与集群中心之间的距离实现这一点数据点离中心最小距离分配到集群,产生早期分治数据 |
| 3级新建集群中心重新计算每个集群位置设置为属于该集群所有数据点的平均值 |
| 步骤2和步骤3重复,直到从迭代不变到下一迭代不变程序总是终止k-bource不一定找到最优配置 |
| 最后,算法旨在最小化目标函数,在此例中为方差误差函数目标函数 |
 |
 |
数据处理 |
| 用于这项工作的数据集将从各种病人调查中收集系统内由病人填充的信息将用描述式格式,内含以病人面对症状形式显示的不同参数预处理指从数据集删除其他非常用参数[1]数据预处理包括下列过程: |
| 图1:系统块图 |
| 6.1 主属性识别 |
| 在这一阶段,病人信息解析主属性,以形成数组症状雷竞技网页版其余不想要的信息 诸如病人名 地址 邮箱 联系号 |
| 停止删除字 |
| 现阶段,信息中免用词将删除停止字可能由不同预言、形容词等组成网络上所有停止字列表可用于此目的 |
| 6.3Stemming |
| 在这个阶段,所有主属性都归根化, 即这些属性转换成原创格式 |
| 6.4令牌化 |
| 在这一阶段,所有源字都符号化 与人体相联的不同部分 |
| 6.5顶级词选择 |
| 在此阶段, 符号化数据集所有顶值单词都可选择. may为顶值10或顶值15字可选择可用数据 |
| 6.6字向量编译 |
| 在此阶段,所有顶级词都放入重要词向量.A矢量可以是数组、结构列表等使用预测数据挖掘概念分析数据数据分析可帮助跟踪过程 |
| 6.7 混淆化 |
| 在这一阶段,在模糊逻辑帮助下,词向量所有顶值词按病人描述发生频率评分 |
| 6.8K值算法 |
| 借助此算法 某些疾病的所有相关症状 归并或归并 |
| K值算法第5节解释 这是疾病识别的最后一步K值输入取自解密器 |
| 图一显示疾病诊断系统块图由数据采集即原始数据组成,数据预处理和分析端进行这三个步骤见下图 |
结论 |
| 曾几次尝试预测疾病 基于病人原状表情描述我们试图使用有效概念预防生命损失社会事业,预测疾病以简单、成本效益高和时间效率高的方式预发的可能性。进程通过使用k-bourse逻辑等不同算法来快速和精确并方便用户 |
引用 |
|
