Associativ klassificering är en ny och givande teknik som integrerar föreningsregeln gruvdrift och klassificering till en modell för förutsägelse och uppnår maximal noggrannhet. Associativa klassificeringar är särskilt lämpade för tillämpningar där maximal noggrannhet önskas för en modell för förutsägelse. Det finns många domäner såsom medicinsk där den maximala noggrannheten av modellen önskas. Hjärtsjukdomar är en av de största dödsorsakerna i industriländerna och en av de viktigaste orsakerna till sjukdomsbördan i utvecklingsländerna. Dödlighetsdata från Indiens registrargeneral visar att hjärtsjukdomar är en huvudorsak till dödsfall i Indien, och i Andhra Pradesh orsakar kranskärlssjukdomen ca 30% av dödsfallen på landsbygden. Därför finns det ett behov av att utveckla ett beslutsstödsystem för att förutsäga hjärtsjukdomar hos en patient. I detta dokument föreslår vi effektiv associativ klassificeringsalgoritm med hjälp av genetisk metod för att förutsäga hjärtsjukdomar. Den främsta motivationen för att använda genetisk algoritm i upptäckten av hög nivå förutsägelse regler är att de upptäckta reglerna är mycket begripliga, med hög prediktiv noggrannhet och höga intressanta värden. Experimentella resultat visar att de flesta av klassificeringsreglerna hjälper till med bästa förutsägelse av hjärtsjukdomar som även hjälper läkare i deras diagnosbeslut.
Forskarna Ref har föreslagit ett beslutsstödsystem som bygger på tillämpning av associativ regelbrytning och klassificering.
Heart Disease Prediction System using Associative Classification and Genetic Algorithm
{'venue': 'Vol no1 pp 183-192, Elsevier Dec 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}