A research on improving correctness of cardiac disorder data by using the Decision Tree Classifier

Decision Tree 분류기를 사용한 심전도 데이터 정확도 향상에 관한 연구

심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.