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학술저널
저자정보
홍진우 (부산대학교 한의학전문대학원 임상의학부) 김영인 (부산대학교 생명자원과학대학 바이오메디컬공학과) 박소정 (부산대학교 한의학전문대학원 양생기능의학부) 김병철 (부산대학교 생명자원과학대학 바이오메디컬공학과) 엄일규 (부산대학교 전자전기공학부) 황민우 (부산대학교 한의학전문대학원 임상의학부) 신상우 (부산대학교 한의학전문대학원 응용의학부) 김병주 (부산대학교 한의학전문대학원 양생기능의학부) 권영규 (부산대학교 한의학전문대학원 양생기능의학부) 채한 (부산대학교 한의학전문대학원 양생기능의학부)
저널정보
대한동의생리학회 동의생리병리학회지 동의생리병리학회지 제23권 제6호
발행연도
2009.1
수록면
1,234 - 1,240 (7page)

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This study was to compare the effectiveness and validity of various data-mining algorithm for Sasang type diagnostic test. We compared the sensitivity and specificity index of nine attribute selection and eleven class classification algorithms with 31 data-set characterizing Sasang typology and 10-fold validation methods installed in Waikato Environment Knowledge Analysis (WEKA). The highest classification validity score can be acquired as follows; 69.9 as Percentage Correctly Predicted index with Naive Bayes Classifier, 80 as sensitivity index with LWL/Tae-Eum type, 93.5 as specificity index with Naive Bayes Classifier/So-Eum type. The classification algorithm with highest PCP index of 69.62 after attribute selection was Naive Bayes Classifier. In this study we can find that the best-fit algorithm for traditional medicine is case sensitive and that characteristics of clinical circumstances, and data-mining algorithms and study purpose should be considered to get the highest validity even with the well defined data sets. It is also confirmed that we can't find one-fits-all algorithm and there should be many studies with trials and errors. This study will serve as a pivotal foundation for the development of medical instruments for Pattern Identification and Sasang type diagnosis on the basis of traditional Korean Medicine.
#wikato environment knowledge analysis #sasang type diagnosis #pattern identification #sensitivity and specificity #clustering algorithm #data field selection

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