Applying CST on medical datasets

العناوين الأخرى

تطبيق تقنية تشريح الحالة (CST)‎ على البيانات الطبية

المؤلف

Shibah, Umar Abd al-Ghani

المصدر

مجلة جامعة سبها للعلوم البحتة و التطبيقية

الناشر

جامعة سبها

تاريخ النشر

2018-03-31

دولة النشر

ليبيا

عدد الصفحات

3

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الملخص الإنجليزي

An important component of many data mining projects is finding a good classification algorithm; Case Slicing Technique (CST) is a classification algorithm based on program slicing techniques is examined in solving the classification problems in medical domain.

The technique is experimented with three medical datasets, Hepatitis Domain (HEPA), Heart Disease (CLEV) and Breast Cancer (BCO) datasets.

The experimental results are compared with other classification algorithms, K-Nearest Neighbor (K-NN) and Naïve Bayes (NB).

The experimental result shows that the slicing technique is a promising classification algorithm in solving the decision making in medical classification problem.

نوع البيانات

أوراق مؤتمرات

رقم السجل

BIM-1213546

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Shibah, Umar Abd al-Ghani. 2018-03-31. Applying CST on medical datasets. . Vol. 17, no. 1 (2018), pp.478-480.Sabha Murzuq : Sabha University.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213546

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Shibah, Umar Abd al-Ghani. Applying CST on medical datasets. . Sabha Murzuq : Sabha University. 2018-03-31.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213546

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Shibah, Umar Abd al-Ghani. Applying CST on medical datasets. .
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213546