Дослідження впливу типу метрики на точність кластеризації нейронною мережею Кохонена у задачі медичного діагностування за аналізом крові

Олег Констянтинович Колесницький; Юлія Олександрівна Журавська

Дослідження впливу типу метрики на точність кластеризації нейронною мережею Кохонена у задачі медичного діагностування за аналізом крові

Автор(и)

Олег Констянтинович Колесницький Вінницький національний технічний університет
Юлія Олександрівна Журавська Вінницький національний технічний університет

Ключові слова:

нейронна мережа Кохонена, метрика, міра відстані, медична діагностика, кластеризація

Анотація

В даній статті проаналізовано відомі метрики та досліджено вплив типу метрики на точність кластеризації нейронною мережею Кохонена. Встановлено, що при використанні зваженої Евклідової відстані як метрики, у порівнянні з іншими, досягається найвища точність діагностики у задачі медичного діагностування пацієнтів за аналізом крові з використанням нейронної мережі Кохонена.

Біографії авторів

Олег Констянтинович Колесницький, Вінницький національний технічний університет

кандидат технічних наук, доцент кафедри комп’ютерних наук

Юлія Олександрівна Журавська, Вінницький національний технічний університет

студентка групи 1КН-14м

##submission.downloads##

PDF
Завантажень: 374

Переглядів анотації: 284

Як цитувати

[1]

О. К. Колесницький і Ю. О. Журавська, «Дослідження впливу типу метрики на точність кластеризації нейронною мережею Кохонена у задачі медичного діагностування за аналізом крові», ІТКІ, вип. 31, вип. 3, Лют 2015.