Jeffektiwnyj metod ierarhicheskoj klasterizacii dlq medicinskoj diagnostiki

Кластерный анализ - это группировка множества объектов таким образом, что объекты в родственной группе (называемой кластером) более тесно связаны с каждой другой группой по сравнению с объектами в разных группах. Это фундаментальная задача информационного поиска и характерная процедура для анализа измеримых знаний, используемая в большинстве областей, таких как знание устройств, анализ изображений, улучшение фактов, биоинформатика, требования к знаниям и компьютерное представление. Различные методы иерархической кластеризации и их варианты были очень хорошо изучены в области машинного обучения. Однако эти методы детерминированы, не нуждаются в определенном количестве кластеров и стабильны. Но они не масштабируются для высокоразмерных наборов данных из-за их нелинейных корреляций. В данном исследовании мы объединяем агломеративную иерархическую кластеризацию с классификацией KNN, которая дает более высокую точность по сравнению с иерархической кластеризацией. KNN - это меm