Enhanced RIPPER Algorithm to Classify Diabetic Data Sets

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Medical data mining is the process of extracting hidden patterns from medical data.In this work, we used an enhanced RIPPER classification algorithm has been designed and implemented. This algorithm is rule-based classifier which is based on rules aggregation. The enhanced classification algorithm is applied on the PIMA Indians Diabetes Datasets and Mirjan hospital Diabetes Datasets in order to satisfy acceptable accuracy percentage of classification rate observed with other existing classification algorithms.The initial rules are constructed,using statistical analysis standards from a medical PIMA diabetic data set and Mirjan diabetic as medical data set. This work is divided into many steps: The data set is loaded to the system and split it to patient and non-patient based on the patient class,the preprocessing stage include:performance statistical analysis,some preprocessing techniques are applied if needed and selected an important features and initial rules, the initial rules are applied to obtain the first classification percent. Information gain is applied in each classified step as an indicator for the important rule, rules are grown based on unification method that applied in each step, where the rules with the high rank are merged to obtain a new rule. In the final steps, we obtained the final result (aggregation rules)to enhanced RIPPERalgorithm.In the final iteration, we obtained accuracy detection is higher than in the standard RIPPER algorithm. The obtained results were 75.37% in the training process and 94.4 % in testing phase as accuracy rate for PIMA-Indian data set. On the other hand, the obtained results for Mirjan data set were 88.33% in the training process and 100% in the testing phase as accuracy rate. The proposed system was implemented using Borland C++ language.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0d6df7bf-66dc-40a3-9aeb-e7a9baf820ad

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل ماجيستير

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

999558_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

خوارزمية ربير المطورة لتصنيف قواعد بيانات مرضى السكري

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"فريال جاسم عبد الرزاق حميداوي","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"محمد عبد الله ناصر","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Enhanced RIPPER Algorithm to Classify Diabetic Data Sets

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

تنقيب البيانات الطبية تعني عملية انتزاع أنماط مخفية من البيانات الطبية. في هذا العمل، قمنا باستخدام طريقة من طرق تنقيب البيانات، وذلك من خلال تحسين خوارزمية (RIPPER) التصنيفية، والتي تم تصميمها وتنفيذها. وهذه الخوارزمية من الخوارزميات التي تعتمد على القواعد في تصنيفها من خلال تنمية القواعد وتجميعها. (مسألة فورع متانة PIMA) من المعهد الوطني لمرض السكري، بالإضافة إلى بيانات مرضى السكري لمستشفى مرجان الحقيقية، لتحقيق نسبة دقة مقبولة بالمقارنة مع نسب تصنيف خوارزميات أخرى. تم اعتماد معايير التحليل الإحصائي لبيانات مرضى السكري ولكلا النوعين (PIMA ومرجان). ينقسم هذا العمل إلى عدة مراحل مهمة للوصول إلى المحتوى المعلوماتي: تبدأ بفرز البيانات إلى مرضى وغير مرضى، وبعدها تبدأ مرحلة تحضير البيانات التي تتضمن إجراء تحليل إحصائي للبيانات وتطبيق بعض طرق معالجة المشاكل في البيانات (إن وجدت) واختيار أهم الصفات والقواعد الأولية. ومن ثم يتم التصنيف الأول، علمًا أنه يتم اعتماد مدى انطباق القواعد على البيانات كمؤشر لأهمية تلك القاعدة. وبعدها تبدأ القواعد بالنمو مستندة على طريقة التوحيد، بحيث يتم دمج القواعد ذات الرتبة العالية للحصول على قاعدة جديدة. وفي الخطوة النهائية يتم الحصول على النتائج النهائية للخوارزمية المحسنة (القواعد المتجمعة من القواعد الأولية). المرحلة النهائية للخوارزمية المحسنة أدت إلى حصولنا على دقة أعلى من خوارزمية RIPPER القياسية، حيث كانت الدقة التي حصلنا عليها في مرحلة التدريب (بالنسبة لبيانات PIMA) هي (%73.57)، وفي مرحلة الاختبار هي (%49.9). أما بالنسبة لبيانات مستشفى مرجان، فكانت الدقة التي حصلنا عليها في مرحلة التدريب (%33.55)، وفي مرحلة الاختبار (%11). تم تنفيذ البرنامج باستخدام لغة Borland C++.

كلمات الباحثين

Medical Data Mining, RIPPER Algorithm, Data Classification, Classification Rules, Data Preprocessing, Diabetes Patient Data, Classification Accuracy, Algorithm Improvement

إشراف وإعداد

الإشراف

محمد عبد الله ناصر

الإعداد

فريال جاسم عبد الرزاق حميداوي

الاقتباسات الببليوغرافية