Rough set-based reduction of incomplete medical datasets by reducing the number of missing values
المؤلف
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 16، العدد 2 (31 مارس/آذار 2019)، ص ص. 203-210، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper proposes a model of: firstly, dimensionality reduction of noisy medical datasets that based on minimizing the number of missing values, which achieved by cutting the original dateset, secondly, high quality of generated reduct.
The original dataset was split into two subsets; the first one contains complete records and the other one contains imputed records that previously have missing values.
The reducts of the two subsets based on rough set theory are merged.
The reduct of the merged attributes was constructed and tested using Rule Based and Decomposition Tree classifiers.
Hepdata dataset, which has 59% of its tuples with one or more missing values, is mainly used throughout this article.
The proposed algorithm performs effectively and the results are as expected.
The dimension of the reduct generated by the Proposed Model (PM) is decreased by 10% comparing to the Rough Set Model (RSM).
The proposed model was tested against different medical incomplete datasets.
Significant and insignificant difference between RSM and PM are shown in Tables 1-5.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Shalabi, Luayy. 2019. Rough set-based reduction of incomplete medical datasets by reducing the number of missing values. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 16, no. 2, pp.203-210.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895005
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Shalabi, Luayy. Rough set-based reduction of incomplete medical datasets by reducing the number of missing values. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 16, no. 2 (Mar. 2019), pp.203-210.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895005
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Shalabi, Luayy. Rough set-based reduction of incomplete medical datasets by reducing the number of missing values. The International Arab Journal of Information Technology. 2019. Vol. 16, no. 2, pp.203-210.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895005
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 209-210
رقم السجل
BIM-895005
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