Computational models of the artificial intelligence such as rough set theory have several applications. Rough set-based data clustering can be considered further as a technique for medical decision making. This paper presents the results of an experimental study of a rough-set based clustering technique using Variable Precision Rough Set (VPRS). Here, we employ our proposed clustering technique [12] through a medical dataset of patients suspected diabetic. Our results indicate that the VPRS-based technique is better than that the standard rough set-based techniques in the process of selecting a clustering attribute.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Variable Precision Rough Set 2.1. Set Approximations 2.2. Variable Precision Rough Set 3. Rough Set-based Techniques for Selecting a Clustering Attribute 4. Experiment Results 4.1. Material 4.2. Clustering problem 4.3. Result 4.4. Cluster purity and its visualization 5. Conclusion Acknowledgements References
키워드
ClusteringRough setVariable precision rough set modelDiabetic dataset
저자
Tutut Herawan [ Department of Mathematics Education, Universitas Ahmad Dahlan Jalan Prof Dr Soepomo 55166, Yogyakarta, Indonesia ]
Wan Maseri Wan Mohd [ Faculty of Computer System and Software Engineering Universiti Malaysia Pahang Lebuh Raya Tun Razak, Gambang 26300, Kuantan, Pahang, Malaysia ]
보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
간기
월간
pISSN
1975-0080
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering Vol.9 No.1