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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 834 - 838 (5page)
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서구적으로 변화하는 식습관에 비해 운동량과 활동량은 줄어들었으며, 음주와 흡연이 늘면서 심장발작, 협심증으로 위험이 증가하고 있다. 그러므로 심장질환을 앓고 있는 환자들의 수도 나날이 증가되어 감에 따라 비용과 절차에서 많은 자원이 소요되는 혈관조영술을 실시할 지를 예측함으로써 의료전문가들에게 도움을 주기 위한 연구들이 진행되고 있다. 우리의 연구는 데이터셋을 생산한 이전의 연구인 [5]보다 발전된 분류예측 기법인 사례기반추론 기법을 제시한다. 실험을 통해 심장병 환자데이터에 대해 각 속성들을 이용한 예측성능을 비교하는데 있어 로지스틱 기법과 베이지안망 알고리즘, 및 우리 연구에서 제시한 kNN 기법을 사용하여 예측성능을 측정하였을 때 사례기반추론 기법인 kNN이 가장 우수한 성능을 보였다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구배경
3. 본론
4. 실험
5. 토의 및 결론
참고문헌
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