På grund av den ständigt ökande förekomsten påverkas fler och fler familjer av diabetes mellitus. De flesta diabetiker vet inte mycket om sin hälsa eller de riskfaktorer de ställs inför innan diagnosen. I denna studie har vi föreslagit en ny modell baserad på data mining tekniker för att förutsäga typ 2-diabetes mellitus (T2DM). De största problemen som vi försöker lösa är att förbättra noggrannheten i prediktionsmodellen, och att göra modellen anpassningsbar till mer än en datauppsättning. Baserat på en serie förbehandlingsförfaranden består modellen av två delar, den förbättrade K-means-algoritmen och den logistiska regressionsalgoritmen. Pima Indians Diabetes Dataset och Waikato Environment for Knowledge Analysis-verktyget användes för att jämföra våra resultat med resultaten från andra forskare. Slutsatsen visar att modellen uppnådde en 3,04 % högre exakthet i förutsägelsen än andra forskares. Dessutom säkerställer vår modell att datauppsättningens kvalitet är tillräcklig. För att ytterligare utvärdera vår modells prestanda tillämpade vi den på två andra diabetesdataset. Båda experimentens resultat visar goda resultat. Som ett resultat av detta har modellen visat sig vara användbar för den realistiska vården av diabetes.
Tidningen av Wu H, Yang S, Huang Z, He J, Wang X. REF har tagit itu med problemet med att förbättra noggrannheten i prognosmodellen, och att göra modellen anpassningsbar till mer än en datauppsättning.