Uma técnica de agrupamento hierárquico eficiente para o diagnóstico médico
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A análise de agrupamentos é o agrupamento de um conjunto de objectos de tal forma que os objectos de um grupo relacionado (conhecido como agrupamento) estão mais relacionados com todos os outros grupos do que com os de grupos diferentes. Trata-se de uma tarefa fundamental da análise da recuperação de informação e de um procedimento caraterÃstico da análise de conhecimentos mensuráveis, utilizado na maioria dos domÃnios, como o conhecimento de dispositivos, a análise de imagens, a melhoria de factos, a bioinformática, a procura de conhecimentos e a representação informática. VÃ...
A análise de agrupamentos é o agrupamento de um conjunto de objectos de tal forma que os objectos de um grupo relacionado (conhecido como agrupamento) estão mais relacionados com todos os outros grupos do que com os de grupos diferentes. Trata-se de uma tarefa fundamental da análise da recuperação de informação e de um procedimento caraterÃstico da análise de conhecimentos mensuráveis, utilizado na maioria dos domÃnios, como o conhecimento de dispositivos, a análise de imagens, a melhoria de factos, a bioinformática, a procura de conhecimentos e a representação informática. Várias técnicas de agrupamento hierárquico e as suas variantes têm sido muito exploradas no domÃnio da aprendizagem automática. No entanto, estas técnicas são deterministas, não precisam de se preocupar com um determinado número de clusters e são estáveis. No entanto, não são escaláveis para conjuntos de dados de elevada dimensão devido à s suas correlações não lineares. Nesta investigação, estamos a combinar o agrupamento hierárquico aglomerativo com a classificação KNN, que proporciona uma melhor precisão em comparação com o agrupamento hierárquico. O KNN é a técnica de classificação e é o único método que permite encontrar os medóides dos agrupamentos formados.
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