Отримано 05.09.2014,
Доопрацьовано 06.11.2014,
Прийнято 10.12.2014
Дослідження впливу типу метрики на точність кластеризації нейронною мережею Кохонена у задачі медичного діагностування за аналізом крові
Олег Колесницький, Юлія ЖуравськаУ даній статті був проведений огляд відомих метрик та експериментально досліджено точність роботи системи медичного діагностування за аналізом крові на основі нейронної мережі Кохонена при використанні різних метрик. У даній задачі метрика використовується для визначення відстані між вектором вхідного набору показників загального аналізу крові та вектором значень центру кластеру, який відповідає певному діагнозу пацієнта. Встановлено, що тип метрики впливає на точність кластеризації. Для запропонованої системи медичного діагностування на основі експериментальних досліджень було встановлено, що найвища точність діагностики забезпечується при використанні зваженої Евклідової відстані
Kolesnytsky, O., & Zhuravska, Yu.
(2014).
Study of the influence of metric type on the accuracy of clustering by Kohonen neural network in the problem of medical diagnosis based on blood analysis.
Information Technologies and Computer Engineering,
11(3),
6-11.
Використані джерела
Використані джерела в процесі публікації