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J-GLOBAL ID：201802241955272176   整理番号：18A0943422

糖尿病診断におけるハイブリッドクラスタリングを用いた予測分析【JST・京大機械翻訳】

Predictive analysis using hybrid clustering in diabetes diagnosis

著者 (2件)： Bhatia Kanika (PEC University of Technology, Chandigarh, India) ,  Syal Rupali (PEC University of Technology, Chandigarh, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RDCAPE  ページ： 447-452  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データマイニングは,予測分析を目的として,健康管理領域で重要になっている。新しいモデルの発見により,医療産業で利用可能な膨大な量のデータを分析することが容易になった。本研究では,K*-Meansを用いてデータ中に見られる不整合性を除去し,最適特徴選択遺伝的アルゴリズムを分類の目的のためにSVMを用いて用いた。K*-Meansは,計算コストの低減を目的とする最適化された階層的クラスタリング法である。Pima Indian Diabetesデータセットに適用された提案ハイブリッドクラスタリングモデルの適用は,精度が1.351%増加し,感度と正の予測値が2.0411%増加することを示した。提案したモデルは,文献にある既存のモデルと比較して,より良い結果を得た。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  不整合 ,  最適化 ,  データマイニング ,  *予測 ,  特徴選択 ,  *糖尿病 ,  健康管理
準シソーラス用語： 予測値 ,  階層的クラスタリング ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 糖尿病 ,  診断 ,  クラスタリング ,  予測 ,  分析