波形パターンを分類クラスとするルールの発見支援システムの構成法 : 慢性肝炎データセットを対象にして
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概要
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本稿では,多属性で欠損値を持つ未整備な医療データセットからルール発見支援システムを構築する方法について議論する.ドメイン特有の前処理(例えば異なる表記だが同じものを表すデータを統一する)を行った後,大量の属性の中から出現頻度の高いデータを選び,異なる検査期間を統一し,EMアルゴリズムによってクラスタリングされた時系列データセットを使い,決定木学習によってルールを学習した。学習されたルールを見ると,それらに興味深いルールがいくつかあったとの医者の評価を得ることができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-05-23
著者
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