I dag och i dag spelar världens datautvinning en avgörande roll för att förutsäga sjukdomar inom den medicinska industrin. Stroke är en livshotande sjukdom som har rankats som tredje ledande dödsorsak i stater och utvecklingsländer. stroken är en ledande orsak till allvarlig, långvarig funktionsnedsättning i USA. Den tid det tar att återhämta sig från stroke beror på patienter & apos; svårighetsgrad. Antal arbeten har utförts för att förutsäga olika sjukdomar genom att jämföra prestanda prediktiva data mining. Här klassificeringsalgoritmer som Decision Tree, Naive Bayes och Neural Network används för att förutsäga förekomsten av stroke sjukdom med relaterat antal attribut. I vårt arbete används principkomponentanalysalgoritm för att minska dimensionerna och den bestämmer de attribut som innebär mer mot förutsägelse av stroke och förutspår om patienten lider av stroke eller inte. - Kohn, L. T., Corrigan, J. M., och Donaldson, M. S., att fela är människa: bygga ett säkrare hälsosystem. Institutet för medicin (IOM).
A. Sudha, et al Ref har föreslagit en principkomponentanalysalgoritm användes för att minska dimensionerna och som har fastställts de attribut som innebär mer mot förutsägelse av stroke och förutspår om patienten lider av stroke eller inte.
Effective Analysis and Predictive Model of Stroke Disease using Classification Methods
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}