DATA MINING ТЕХНОЛОГИЯСЫНЫҢ КӨМЕГІМЕН, МЕДИЦИНАДА ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ТАЛДАУ ЖАСАУ ЖӘНЕ ӘДІСТЕРДІ ҚОЛДАНУ АСПЕКТІЛЕРІ
Аннотация
Мақалада деректерді зерттеу, деректерді терең талдау, білім алу, білім базасындағы мәліметтерді өңдеу жолдары, медицина саласында Data Mining технологиясының интелектуалды талдау әдістері мен қолдану аспектілері қарастырылған. АИТВ инфекциясын жұқтырған науқастардың, тобын анықталып аурулар тарихымен талдау жасалды, Модельдер әзірленіп және іс-қимыл алгоритмі құрылып (кіріс деректері), деректерді іздеу әдістері арқылы талдау жасап эксперименттер жүргізілді. Барлық аурулар сандық векторлар жиынтығы ретінде ұсынылып, кластерлерге топтастырылған деректердің бейімділігі сипатталған әдіснамаға сәйкес осы бөлу арқылы Хопкинс статистикасының мәні есептелді. Кластерлеудің өзі sklearn кітапханасының әдеттегі құралдарын қолдану арқылы жүзеге асырылды. Екі өлшемді жазықтықта көп өлшемді деректерді ұсынудың әртүрлі әдістері ұсынылды негізгі компоненттер әдісі, Кохонен желісі және т. б.
Кластерлеудің екі түрлі тәсілі қарастырылды: k - орта әдісі (Python тілінің sklearn кітапханасынан Kmeans функциясын қолдана отырып), АВТО-конфигурациясы бар тығыздыққа негізделген кластерлеу әдістері қолданылды (Python тілінің hdbscan кітапханасынан HDBSCAN функциясынан). Салыстырған жағдайда бір алгоритмнің әртүрлі параметрлерін өзгерту арқылы кластерлердің құрылымын бағалайды (мысалы, k топтарының саны); Алынған және дайындалған объектілерде модель құрылып (немесе бірнеше) және оның параметрлері реттелді. Содан кейін тестілеу және нәтижелерді талдау жүргізілді.
Автор
А.Д.Кубегенова
К.Т.Искаков
DOI
https://doi.org/10.48081/UOVU7003
Ключевые слова
кластеризация
векторизация
корреляция
sklearn
манипуляция
Год
2021
Номер
Выпуск 1