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Assessment of Heart Disease using Fuzzy Classification Techniques

机译:使用模糊分类技术评估心脏病

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摘要

In this paper we discuss the classification results of cardiac patients of ischemical cardiopathy, valvular heart disease, and arterial hypertension, based on 19 characteristics (descriptors) including ECHO data, effort testings, and age and weight. In this order we have used different fuzzy clustering algorithms, namely hierarchical fuzzy clustering, hierarchical and horizontal fuzzy characteristics clustering, and a new clustering technique, fuzzy hierarchical cross-classification. The characteristics clustering techniques produce fuzzy partitions of the characteristics involved and, thus, are useful tools for studying the similarities between different characteristics and for essential characteristics selection. The cross-classification algorithm produces not only a fuzzy partition of the cardiac patients analyzed, but also a fuzzy partition of their considered characteristics. In this way it is possible to identify which characteristics are responsible for the similarities or dissimilarities observed between different groups of patients.
机译:在本文中,我们基于19种特征(描述符),包括ECHO数据,努力测试以及年龄和体重,讨论了缺血性心脏病,瓣膜性心脏病和动脉高血压的心脏病患者的分类结果。按此顺序,我们使用了不同的模糊聚类算法,即层次模糊聚类,层次和水平模糊特征聚类,以及一种新的聚类技术,即模糊层次交叉分类。特征聚类技术产生了所涉及特征的模糊划分,因此,对于研究不同特征之间的相似性以及进行必要的特征选择是有用的工具。交叉分类算法不仅会产生对所分析的心脏病患者的模糊划分,还会产生其所考虑特征的模糊划分。通过这种方式,可以识别出哪些特征是导致不同患者群体之间观察到的相似或不相似的原因。

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