Fuzzy C-Means Clustering for Clinical Knowledge Discovery in Databases : Optimizing FCM using Genetic Algorithm for use by Medical Experts in Diagnostic Systems and Data Integration with SchemaSQL

Sprache: Englisch

Verlag: VDM Verlag Dr. Müller, 2011

3639341430 / 9783639341430

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data mining is the process of extracting interesting non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful information or patterns from data in large databases. Clustering is a data mining technique used for pattern evaluation and is the classification of similar objects into different groups, or more precisely, the partitioning of data set into subsets. The first part of the work deals with implementation of FCM clustering technique to help doctors in finding new patterns during diagnosis. FCM method is more suitable than crisp ones in clustering medical data, where imprecise conditions are the rules and FCM gives clear idea about the severity of the syndrome in a patient. Application of FCM on medical data causes class membership to become a relative one and objects can belong to many classes at same time with different degrees, which is an important feature to increase the sensitivity. A comprehensive comparative analysis also proves that FCM performs better than K-mean algorithm. The second part of the work deals with heterogeneous data integration with SchemaSQL which provides effective aggregation capabilities and also handles schematic/structural heterogeneity.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783639341430

Titel
Fuzzy C-Means Clustering for Clinical Knowledge Discovery in Databases : Optimizing FCM using Genetic Algorithm for use by Medical Experts in Diagnostic Systems and Data Integration with SchemaSQL
Autor
Latha Parthiban
Verlag
VDM Verlag Dr. Müller
Erscheinungsjahr
2011
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3639341430
ISBN-13
9783639341430
Artikelgewicht
261 Gramm
Abmessungen
22.00x15.00x0.90 cm

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