Interactive K-Means Clustering Method Based on User Behavior for Different Analysis Target in Medicine
المؤلفون المشاركون
Yang, Lei
Dai, Yu
Yang, Yang
Zhang, Bin
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Clustering algorithm as a basis of data analysis is widely used in analysis systems.
However, as for the high dimensions of the data, the clustering algorithm may overlook the business relation between these dimensions especially in the medical fields.
As a result, usually the clustering result may not meet the business goals of the users.
Then, in the clustering process, if it can combine the knowledge of the users, that is, the doctor’s knowledge or the analysis intent, the clustering result can be more satisfied.
In this paper, we propose an interactive K-means clustering method to improve the user’s satisfactions towards the result.
The core of this method is to get the user’s feedback of the clustering result, to optimize the clustering result.
Then, a particle swarm optimization algorithm is used in the method to optimize the parameters, especially the weight settings in the clustering algorithm to make it reflect the user’s business preference as possible.
After that, based on the parameter optimization and adjustment, the clustering result can be closer to the user’s requirement.
Finally, we take an example in the breast cancer, to testify our method.
The experiments show the better performance of our algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Lei& Dai, Yu& Zhang, Bin& Yang, Yang. 2017. Interactive K-Means Clustering Method Based on User Behavior for Different Analysis Target in Medicine. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142154
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Lei…[et al.]. Interactive K-Means Clustering Method Based on User Behavior for Different Analysis Target in Medicine. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142154
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Lei& Dai, Yu& Zhang, Bin& Yang, Yang. Interactive K-Means Clustering Method Based on User Behavior for Different Analysis Target in Medicine. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142154
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142154
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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