Cancer håller på att bli en ledande dödsorsak bland människor i hela världen. Det bekräftas att tidig upptäckt och korrekt diagnos av denna sjukdom kan garantera en lång överlevnad för patienterna. Expertsystem och maskininlärning tekniker blir allt populärare inom detta område på grund av effektiv klassificering och hög diagnostisk förmåga. I detta dokument presenteras tillämpningen av grov sats teori för att samla två cancerdataset. Dessa datauppsättningar tas från UCI ML-arkivet. Metoden är baserad på MDA-teknik som föreslås från Ref. 11. Vad är det för fel på dig? För att välja ett klusterattribut används den maximala graden av de grova attributens beroenden i kategoriserade informationssystem. Vidare använder vi en uppdelning-och-konquer-metod för att partitionera/klustra objekten. Resultaten visar att MDA-teknik kan användas för att samla ihop data. Vidare presenterar vi klustervisualisering med hjälp av tvådimensionella tomter. Tomten resultat ger användarvänlig navigering för att förstå klustret som erhållits.
Tutut Herawan REF har presenterat tillämpningar av grov uppsättning teori för att samla två cancerdataset.
ROUGH CLUSTERING FOR CANCER DATASETS
{'venue': 'International Journal of Modern Physics: Conference Series', 'journal': 'International Journal of Modern Physics: Conference Series', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}