Provide an algorithm to diagnose heart disease using data mining techniques
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 569
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
RSTCONF01_555
تاریخ نمایه سازی: 30 آبان 1394
چکیده مقاله:
At the beginning of twentieth century ,11 percent of all deaths were caused by cardiovascular diseases and at the end of this century ,deaths from heart disease increased to 22 percent and given the current trend it is predicted 32 to 01 percent of deaths in the world be caused by cardiovascular diseases till 2122.In this research we present an algorithm to promote predicting and diagnosing heart diseases using data mining techniques. For this purpose, we have discussed to analyze and compare different ways of classification like decision tree algorithms C5.2, CHAID and Naive bays ,with respect to the accuracy value of each algorithm , find a suitable algorithm to improve the accuracy of prediction of heart disease. To this, important and affective parameters for diagnosing and predicting of heart disease must be predetermined and tried to present a model for diagnosing and predicting heart disease in my activity. After choosing a suitable algorithm and classification data which diagnose heart disease with 97.12 accuracy, this value of accuracy is remarkable in itself
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Farzaneh merdasi
Department of Management, Science and Research Branch, brojerd Islamic Azad University, brojerd, Iran
Mohammadebrahim Shiri Ahmad Abadi
Department of Computer Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
mohmmad mosleh
Department of Computer Engineering, dezfull Islamic Azad University, dezfull, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :