Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư

Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu về các thuật toán phi tuyến tính. Trình bày một tiếp cận mới dựa trên hàm nhân để có thể chọn ra những thuộc tính tốt nhất nhằm tăng khả năng phân lớp của thuật toán Random Forest (RF). Kết quả nghiên cứu cụ thể đã đưa ra chương trình mô phỏng thuật toán phân lớp dựa...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính: Nguyễn, Hà Nam, Dư, Phương Hạnh, Hà, Huy Giáp
Định dạng: Bài viết
Ngôn ngữ:Vietnamese
Được phát hành: Đại học Quốc gia Hà Nội 2015
Những chủ đề:
Truy cập trực tuyến:http://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/56718
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Thư viện lưu trữ: Thư viện Trường Đại học Đà Lạt
id oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-56718
record_format dspace
spelling oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-567182015-06-17T10:02:50Z Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư Nguyễn, Hà Nam Dư, Phương Hạnh Hà, Huy Giáp Hàm nhân Thuật toán Ung thư Xử lý dữ liệu Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu về các thuật toán phi tuyến tính. Trình bày một tiếp cận mới dựa trên hàm nhân để có thể chọn ra những thuộc tính tốt nhất nhằm tăng khả năng phân lớp của thuật toán Random Forest (RF). Kết quả nghiên cứu cụ thể đã đưa ra chương trình mô phỏng thuật toán phân lớp dựa trên tìm đặc trưng tối ưu của dữ liệu đầu vào thông qua tối ưu hàm nhân. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp tác giả đề nghị và cài đặt có khả năng phân lớp tốt hơn so với thuật toán ban đầu. Phương pháp này có khả năng mở rộng khả năng học bằng cách thêm các tham số hoặc ứng dụng cho việc phân lớp các bộ dữ liệu khác nhau một cách dễ dàng. 2015-06-17T07:30:11Z 2015-06-17T07:30:11Z 2008 Working Paper http://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/56718 vi application/pdf Đại học Quốc gia Hà Nội
institution Thư viện Trường Đại học Đà Lạt
collection Thư viện số
language Vietnamese
topic Hàm nhân
Thuật toán
Ung thư
Xử lý dữ liệu
spellingShingle Hàm nhân
Thuật toán
Ung thư
Xử lý dữ liệu
Nguyễn, Hà Nam
Dư, Phương Hạnh
Hà, Huy Giáp
Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
description Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu về các thuật toán phi tuyến tính. Trình bày một tiếp cận mới dựa trên hàm nhân để có thể chọn ra những thuộc tính tốt nhất nhằm tăng khả năng phân lớp của thuật toán Random Forest (RF). Kết quả nghiên cứu cụ thể đã đưa ra chương trình mô phỏng thuật toán phân lớp dựa trên tìm đặc trưng tối ưu của dữ liệu đầu vào thông qua tối ưu hàm nhân. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp tác giả đề nghị và cài đặt có khả năng phân lớp tốt hơn so với thuật toán ban đầu. Phương pháp này có khả năng mở rộng khả năng học bằng cách thêm các tham số hoặc ứng dụng cho việc phân lớp các bộ dữ liệu khác nhau một cách dễ dàng.
format Working Paper
author Nguyễn, Hà Nam
Dư, Phương Hạnh
Hà, Huy Giáp
author_facet Nguyễn, Hà Nam
Dư, Phương Hạnh
Hà, Huy Giáp
author_sort Nguyễn, Hà Nam
title Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
title_short Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
title_full Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
title_fullStr Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
title_full_unstemmed Nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
title_sort nghiên cứu phương pháp lựa chọn các thuộc tính đặc trưng nhằm tăng cường khả năng chuẩn đoán của hệ thống chuẩn đoán bệnh ung thư
publisher Đại học Quốc gia Hà Nội
publishDate 2015
url http://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/56718
_version_ 1757669602734637056