Resumen
The exponential growth of medical data has generated the need to implement new techniques of information analysis that support decision making. The objective of this article is to identify the aggregated value that data mining models have in decision making in the information given by exploratory analysis. It was used a case study methodology for two data sets, that look to determine the malignity of detected masses, in the breasts of patients, through the interpretation of attributes registered from the mases. The results show a complementary behavior of both techniques.
| Título traducido de la contribución | Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases |
|---|---|
| Idioma original | Español |
| Publicación | Espacios |
| Volumen | 39 |
| N.º | 28 |
| Estado | Publicada - 1 jun 2018 |
Palabras clave
- Breast cancer
- Decision Trees
- K-means clustering
- Mammographic
Huella Profundice en los temas de investigación de 'Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso'. En conjunto forman una huella única.
Citar esto
Sánchez Zuleta, C. C., Giraldo Marín, L. M., Piedrahita Escobar, C. C., Bonet, I., Lochmüller, C., Tabares Betancur, M. S., & Peña, A. (2018). Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso. Espacios, 39(28).