![](/images/graphics-bg.png)
Multiclass Classification of Cardiac Arrhythmia Using Improved Feature Selection and SVM Invariants
المؤلفون المشاركون
Anwar, Syed Muhammad
Majid, Muhammad
Mustaqeem, Anam
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Arrhythmia is considered a life-threatening disease causing serious health issues in patients, when left untreated.
An early diagnosis of arrhythmias would be helpful in saving lives.
This study is conducted to classify patients into one of the sixteen subclasses, among which one class represents absence of disease and the other fifteen classes represent electrocardiogram records of various subtypes of arrhythmias.
The research is carried out on the dataset taken from the University of California at Irvine Machine Learning Data Repository.
The dataset contains a large volume of feature dimensions which are reduced using wrapper based feature selection technique.
For multiclass classification, support vector machine (SVM) based approaches including one-against-one (OAO), one-against-all (OAA), and error-correction code (ECC) are employed to detect the presence and absence of arrhythmias.
The SVM method results are compared with other standard machine learning classifiers using varying parameters and the performance of the classifiers is evaluated using accuracy, kappa statistics, and root mean square error.
The results show that OAO method of SVM outperforms all other classifiers by achieving an accuracy rate of 81.11% when used with 80/20 data split and 92.07% using 90/10 data split option.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mustaqeem, Anam& Anwar, Syed Muhammad& Majid, Muhammad. 2018. Multiclass Classification of Cardiac Arrhythmia Using Improved Feature Selection and SVM Invariants. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132128
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mustaqeem, Anam…[et al.]. Multiclass Classification of Cardiac Arrhythmia Using Improved Feature Selection and SVM Invariants. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132128
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mustaqeem, Anam& Anwar, Syed Muhammad& Majid, Muhammad. Multiclass Classification of Cardiac Arrhythmia Using Improved Feature Selection and SVM Invariants. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132128
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132128
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)