تحلیل مقایسه ای الگوریتم های خوشه بندی با مجموعهداده های بیماری های قلبی با استفاده از ابزار Data Mining Weka

قلب عضو مهم بدن انسان (زن یا مرد) است. زندگی کاملا به کار موثر قلب وابسته است.اگر قلب دچار اختلال شود، بیماری های قلبی عروقی سخت ترین بیماری برای کاهش تعداد بیماران است. بر اساس نتایج یک نظرسنجی انجام شده توسط WHO ، دررابطه با ۱۷ میلیون نفر در سراسر جهان جان خود را از دست می دهند که به تبع بیماری های قلبی عروقی می میرند، یعنی ۲۹.۲۰درصد از همه مرگ های ناشی از اکثر کشورهای در حال توسعه. بنابراین، در رابطه با خلاص شدن از آن کار دشوار CVD ، استفاده ازتکنیک های پیشرفته داده کاوی، در میان رشته ای با توجه به کشف دانش بیماری های قلبی، نیاز است. یکی از تکنیک های اساسیداده کاوی، خوشه بندی است که برای تجزیه و تحلیل داده ها از دیدگاه های مختلف و خلاصه کردن آنها به اطلاعات مفید استفادهمی شود. خوشه بندی انتساب اشیاء مربوط به گروهی است که به آنها خوشه می گویند. این مقاله انواع مختلف الگوریتم های خوشه بندیبدون نظارت را مورد بحث قرار می دهد. الگوریتم های بدون نظارت برای مقایسه تحلیل عملکرد آن از طریق زمان جمع آوری خوشه هااستفاده می شوند، خوشه با مقادیر دقیق واقعی و منفی واقعی آن متمایز می شود. هدف اصلی ما این است که مقایسه الگوریتم هایخوشه ای را که در ابزار Weka ارزیابی می شوند، نشان دهیم و بفهمیم کدام مجموعه در رابطه با الگوریتم ها ممکن است برای مجموعهداده های بیماری قلبی مناسب تر باشد.