Análisis de algoritmos de aprendizaje automático: KNN y K-Means para la curación de ancianos
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Explorar el ámbito del aprendizaje automático implica controlar la salud de los ancianos mediante el seguimiento de sus movimientos para mantenerlos sanos. Los conjuntos de datos creados mediante el registro de los movimientos corporales de las personas mayores se introducen en modelos de aprendizaje automático para su predicción. En este estudio se propone comparar dos algoritmos populares de aprendizaje automático, KNN y K-Means, para parámetros como la exactitud y la precisión. El envejecimiento de la población se ha convertido en un importante motivo de preocupación en todo el mun...
Explorar el ámbito del aprendizaje automático implica controlar la salud de los ancianos mediante el seguimiento de sus movimientos para mantenerlos sanos. Los conjuntos de datos creados mediante el registro de los movimientos corporales de las personas mayores se introducen en modelos de aprendizaje automático para su predicción. En este estudio se propone comparar dos algoritmos populares de aprendizaje automático, KNN y K-Means, para parámetros como la exactitud y la precisión. El envejecimiento de la población se ha convertido en un importante motivo de preocupación en todo el mundo, ya que supone un reto considerable para los sistemas sanitarios. El deterioro de la salud en las personas mayores es multifactorial, por lo que resulta esencial desarrollar modelos predictivos para identificar posibles riesgos para la salud e intervenir a tiempo. El objetivo de este estudio es explorar el uso de los algoritmos KNN (K-Nearest Neighbours) y K Means para analizar los datos de salud de las personas mayores. El estudio recopiló y analizó datos de una cohorte de ancianos, incluidos parámetros demográficos, de estilo de vida y clínicos. El algoritmo KNN se utilizó para predecir la probabilidad de desarrollar enfermedades crónicas, como diabetes, hipertensión y enfermedades cardiovasculares, basándose en las características de entrada.
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