【24h】

Coalescing Clustering and Classification

机译:合并聚类和分类

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摘要

In Data Mining Clustering and Classification are two important techniques. In this paper we make use of large database (Diabetes dataset containing) to perform an integration of clustering and classification technique. We compared the results of simple classification technique (J48 classifier) with the results of integration of clustering (X-Means) and classification (J48) techniques based upon various parameters using WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) a data mining tool. The results of the experiment show that integration of clustering and classification gives promising results with utmost accuracy rate even when the dataset contains missing values.
机译:在数据挖掘中,聚类和分类是两项重要的技术。在本文中,我们利用大型数据库(包含糖尿病数据集)执行聚类和分类技术的集成。我们使用数据挖掘工具WEKA(Waikato知识分析环境)将简单分类技术(J48分类器)的结果与聚类(X-Means)和分类(J48)技术基于各种参数的集成结果进行了比较。实验结果表明,即使数据集包含缺失值,聚类和分类的集成也可以以最高的准确率提供有希望的结果。

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