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J-GLOBAL ID：201802287328601878   整理番号：18A0536645

K平均クラスタリングアルゴリズムを用いたデング熱予測【Powered by NICT】

Dengue fever prediction using K-means clustering algorithm

著者 (2件)： Manivannan P. (Department of Computer Science, Ayya Nadar Janaki Ammal College, Sivakasi, Tamil Nadu, India) ,  Devi P. Isakki (Department of Computer Applications, Ayya Nadar Janaki Ammal College, Sivakasi, Tamil Nadu, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INCOS  ページ： 1-5  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： デング熱は熱帯及び亜熱帯気候に居住し,ウイルスを持つカによるヒトへ感染したウイルス感染症である。デングウイルス4血清型(DENV 1からDENV-4)であった。デング疾患は温和な発熱性疾患から重篤な出血熱。デング血清型間の関係の予測確実にデング熱のための抗生物質を発見するための一段階前進するためにバイオテクノロジーとバイオインフォーマティシアン助けとなるであろう。本論文では,四段階すなわち前処理,属性選択,クラスタリングとデング熱を予測する注目されている。3.3.2ツールはデング熱データセットの家庭を前処理に使用されている。D勝利の方法はモードと平均値を有するノミナル及び数値属性のためのすべての欠測値を置換することによって充填されたデータセットを生成するために適用した。デングウイルスは異なるデータマイニング技術を適用することにより予測することができる。K-meansクラスタリングアルゴリズムを用いた年齢群の分類に依存してデング熱に影響される人々を予測することである研究の主な目標を実行した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 血清型 ,  *予測 ,  ウイルス ,  *クラスタ化 ,  抗生物質 ,  ヒト ,  バイオテクノロジー ,  ウイルス感染症 ,  前処理 ,  熱帯 ,  *デング熱
準シソーラス用語： 欠測値 ,  熱性疾患 ,  デングウイルス ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平均 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  デング熱 ,  予測