عنوان المقالة: Improving The Accuracy Of KNN Classifier For Heart Attack Using Genetic Algorithm
نور كاظم ايوب | Noor Kadhim Ayoob | 1438
نوع النشر
مؤتمر علمي
المؤلفون بالعربي
نور كاظم ايوب
المؤلفون بالإنجليزي
Noor Kadhim Ayoob
الملخص العربي
تشخيص الأوتوماتيكي للأمراض يشكل حقلا خصبا للعديد من الباحثين الذين يحاولون تصميم نظم تساعد في تقليل الأخطاء التي قد يرتكبها أطباء لا يملكون قدرا كافيا من الخبرة او تحت تأثير ضغوطات الحياة. يتناول هذا البحث استخدام طريقة المجاور الأقرب (KNN) في تشخيص مرض النوبة القلبية و من ثم يقترح تحسين أداء هذه الطريقة عن طريق استخدام الخوارزمية الجينية للتحكم بالمفاصل الأساسية لطريقة المجاور الأقرب وهي تحديد قيمه K وتقسيم قاعدة البيانات إضافة إلى عملية تقليص الخصائص . النظام المقترح نجح في زيادة الدقة إلى 100 % بعد أن كانت 75 % فقط
الملخص الانجليزي
The automatic diagnosis of the diseases using the computer is a fertile field for many researchers who are trying to design systems that help to reduce the mistakes made by inexperienced doctors or because of the influence of the pressures of life .This search deals with the use of (KNN) to diagnose the heart attack and then propose to improve the performance of KNN by using the genetic algorithm to control the basic joints of this method through determining the value of K, database segmentation, in addition to the reducing of the features. The proposed system has succeeded in increasing the accuracy of diagnosis from 75% to 100 %
تاريخ النشر
24/02/2016
الناشر
Kerbala University
رقم المجلد
رقم العدد
ISSN/ISBN
18130410
الصفحات
116-125
رابط خارجي
https://www.iasj.net/iasj?func=article&aId=117821
الكلمات المفتاحية
K nearest, Genetic Algorithm, heart attack, automatic diagnosis.
رجوع