فایل ورد کامل پیش بینی بیماری قلبی با استفاده از تکنیک های داده کاوی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پیش بینی بیماری قلبی با استفاده از تکنیک های داده کاوی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۲ صفحه

امروزه با توجه به اینکه حجم گسترده ای از اطلاعات در جوامع پزشکی (مراکز درمانی و نهاد های شفابخشی) تولید می گردد ولی با این حال، آن‌ طور که باید و شاید، از این اطلاعات به شکلی درست استفاده نشده است. سیستم بهداشت و درمان را می‌توان سیستمی “غنی از داده‌ها” و در عین حال سیستمی “فقیر از نظر دانش” دانست. عدم وجود روش‌های تحلیلی موفق به منظور کشف الگوها و ارتباطات بین داده‌های بهداشت و درمان را می‌توان از دیگر نقاط ضعف این سیستم‌ها دانست. تحت این شرایط، استفاده از روش های داده‌کاوی می‌تواند درمانی بر این مسائل باشد. در همین راستا می‌توان از تکنیک‌های داده‌کاوی مختلفی استفاده نمود. در این مقاله قصد داریم تا با بکار گیری تکنیک‌های داده‌کاوی که در پژوهش‌های امروزی برای کشف و پیش‌بینی بیماری‌های قبلی بکار گرفته می‌شوند، نگاهی به جزئیات تکنیک‌های مختلف انتزاع دانش بیندازیم. در این مقاله، روش های داده‌کاوی همچون نایو بیز ، شبکه‌ی عصبی و الگوریتم درخت تصمیم را با استفاده از الگوریتم‌های ارائه شده، بر روی مجموعه‌های داده‌ای پزشکی بکار خواهیم گرفت.

کلمات کلیدی: داده‌کاوی | بیماری قبلی | دسته‌بندی | پیش‌بینی | درخت تصمیم | شبکه‌ی عصبی | نایو بیز

عنوان انگلیسی:

Predictions in Heart Disease Using Techniques of Data Mining

~~en~~ writers :

Monika Gandhi, Dr. Shailendra Narayan Singh

As huge amount of information is produced
in medical associations (healing facilities, therapeutic
focuses) yet this information is not properly utilized.
The health care system is “data rich” however
“knowledge poor “. There is an absence of successful
analysis methods to find connections and patterns in
health care data. Data mining methods can help as
remedy in this circumstance. For this reason,
different data mining techniques can be utilized. The
paper intends to give details about various techniques
of knowledge abstraction by using data mining
methods that are being used in todays research for
prediction of heart disease. In this paper, data mining
methods namely, Naive Bayes, Neural network,
Decision tree algorithm are analyzed on medical data
sets using algorithms.

Keywords: Data mining | Heart disease | classification | prediction | Decision tree | Neural network | Naïve Bayes

$$en!!