فروش فایل

فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگان

فروش فایل

فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگان

دانلود پایان نامه داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت )


» :: دانلود آخر جریده داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت )

عنوان آخر نامه : داده کاوی و استعمال آن در تشخیص درد ها ( دیابت )

قالب بندی : PDF

بسط مختصر : امروزه در اندیشه طبابت جمع آوری داده های فراوان در مورد بیماری های مختلف از اهمیت فراوانی برخوردار است. مراکز پزشکی با مقاصد گوناگونی به سمت جمع آوری این داده ها می پردازند . تحقیق چهر این داده ها و به دست اتیان نتایج و الگوهای مفید در رابطه با بیماری ها ،یکی از اهداف استفاده از این داده ها است . حجم بابرکت این داده ها و سردرگمی بازده از آن مشکلی است که مانع رسیدن به نتایج قابل توجه می شود . بنابراین از داده کاوی برای غلبه بر این مشکل و به دست آوردن روابط سودبخش بین عوامل بیم زا در بیماری ها استفاده می شود. این مقاله به سمت معرفی داده کاوی وکاربردآن در تکنیک پزشکی (پیش بینی بیماری) با استفاده از الگوریتم های داده کاوی به همراه نرم افزارهای مرتبط با آن پرداخته است

قهرست :

فصل آغاز : مقدمه

مقدمه

بسط و بیان مسئله

هدف تحقیق

ابهت و کاربرد نتایج تحقیق

محدودیت

تشریح عملیاتی واژگان

فصل دوم : مفاهیم داده کاوی

تاریخچه

موضوع داده کاوی چیست؟

تعاریف داده کاوی

تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری

کاربرد های داده کاوی

چند مثال در مناسبت مفهوم داده کاوی

مراحل داده کاوی

بار اول: Business Understanding

بار دوم: Data Understanding

جمع آوری داده ها

بحث شرح و توصیف داده ها

مرحله سوم: Data Preparation

Data selecting :انتخاب داده

مرحله چهارم: Modelling

مرحله پنجم: Evaluation

مرحله ششم: Deployment

مفاهیم اساسی در داده کاوی

Bagging

Boosting

MetaLearning

عناصر داده کاوی

تکنیک های داده کاوی

دسته اسیر

سنبله اسیر

رگرسیون گیری

تجمع وهمبستگی

درخت آهنگ گیری

الگوریتم ژن‌شناسی

شبکه های آتشی‌مزاج تصنعی

گام نهایی فرآیند داده کاوی،گزارش دادن است

فن‌آوری های مرتبط با داده کاوی

انبار داده

OLAP

محدودیت ها

فصل سوم : کاربرد داده کاوی در طبابت

داده کاوی باب پهنه سلامت

استراتژی های داده کاوی

نمونه هایی از کاربرد داده کاوی باب سلامت

تشبیه الگوریتم های هوشمند در شناسایی بیماری دیابت

سنخ بندی کننده Bagging

سنخ بندی کننده Naïve Bayse

سنخ اسیر کننده SVM

دسته اسیر کننده Random Forest

دسته بندی عامل C

فصل چهارم :درخت آهنگ وپیاده سازی رقیق افزار وکا

اهدااف اصلی درخت های تصمیم گیری دسته بندی عامل

گام های بایست برای طرح‌ریزی یک درخت تصمیم گیری

دلربایی درختان آهنگ

بازنمایی درخت تصمیم

مسائل درخور از بهر یادگیری درخت تصمیم

مسائل در یادگیری درخت آهنگ

اورفیتینگ داده ها

انواع آیین های هرس کردن

عام سازی درخت

مزایای درختان آهنگ نسبت به سمت روش های دیگر داده کاوی

معایب درختان تصمیم

اشکال درختان تصمیم

درختان رگراسیون

الگوریتم ID

الگوریتم Idhat

االگوریتم id

الگوریتم idhat

الگوریتم Cart

الگوریتم C

نرم آلت های داده کاوی

رقیق آلت WEKA

قابلیت های WEKA

رقیق آلت JMP

استحقاق های JMP

پیاده سازی نرم آلت وکا

پیاده سازی توسط الگوریتم Naïve Bayse

پیاده سازی توسط الگوریتم Decision Trees

ابداع مدل رگرسیون

ایجاد مدل خوشه بندی

پیاده سازی با الگوریتم نزدیک ترین همسایه

برگه visualize

فصل پنجم:بحث ونتیجه گیری

بحث

پاداش گیری

پیشنهادات

منابع


نظرات 0 + ارسال نظر
امکان ثبت نظر جدید برای این مطلب وجود ندارد.