Acknowledgement
Supported by : 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2017.11a
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- Pages.742-745
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- 2017
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Classification of Heart Disease Using K-Nearest Neighbor Imputation
K-최근접 이웃 알고리즘을 활용한 심장병 진단 및 예측
- Park, Pyoung-Woo (Dept. of Computer Engineering, Ajou University) ;
- Lee, Seok-Won (Dept. of Software and Computer Engineering, Ajou University)
- Published : 2017.11.01
Abstract
본 논문은 심장질환 도메인에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구로, 기존 환자의 정보에 대하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 결측 값을 대체하고, 대표적인 예측 분류기인 나이브 베이지안, 소포트 벡터 머신, 그리고 다층 퍼셉트론을 적용하여 각각 결과를 비교 및 분석한다. 본 연구의 실험은 K 최적화 과정을 포함하고 10-겹 교차 검증 방식으로 수행되었으며, 비교 및 분석은 정확도와 카파 통계치를 통해 판별한다.
Keywords