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Generalization Threshold Optimization of Fuzzy Rough Set algorithm in Healthcare Data Classification

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.3 (2016.03)바로가기
  • 페이지
    pp.229-238
  • 저자
    Beibei Dong, Yu Liu, Benzhen Guo, Xiao Zhang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A271311

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
There is ineffective classification problem in application of K-means clustering algorithm in massive data cluster analysis. This paper presents a K-means algorithm based on generalization threshold rough set optimization weight. Firstly, utilize attribute order described method, using the average distance calculation with Laplace method to optimize the generalization threshold of fuzzy rough set , then the Euclidean distance metric is used in the calculation of the similarity of K-means algorithm, introducing the variation coefficient into the cluster analysis, clustering the Euclidean distance weighted K-means algorithm totally based on data, finally, combine the rough set algorithm based on the generalization threshold optimization and K-means clustering algorithm, applied to medical and health data classification. The K-means algorithm based on generalization threshold rough set optimization weight presented by this paper has a better effect on medical and health data classification.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Advantages and Disadvantages of K-Means Clustering Algorithm
 3. A K-Means Algorithm Based on Generalization Threshold Optimization Rough Set
  3.1 A Rough Set Based on Generalization Threshold Optimization
  3.2 K-Means Algorithm Based on Weighted Euclidean Distance
  3.3 Improved K-Means Algorithm Based on Rough Set Optimization
 4. Algorithm Performance Simulation
 5. Conclusion 
 Acknowledgment
 References

키워드

clustering mining K-means clustering algorithm fuzzy rough sets generalization threshold weighted Euclidean distance healthcare data

저자

  • Beibei Dong [ The College of Information Science and Engineering, Hebei North University, Zhangjiakou Hebei, 075000, China ]
  • Yu Liu [ The College of Information Science and Engineering, Hebei North University, Zhangjiakou Hebei, 075000, China ]
  • Benzhen Guo [ The College of Information Science and Engineering, Hebei North University, Zhangjiakou Hebei, 075000, China ]
  • Xiao Zhang [ The College of Information Science and Engineering, Hebei North University, Zhangjiakou Hebei, 075000, China ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 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 Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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