Comparison of Performance Between Back Propagation and K-means on Medical Datasets
| Main Author: | Hussen, Asraa Abaullah |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
University of Babylon
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://www.journalofbabylon.com/index.php/JUBPAS/article/view/549 https://www.journalofbabylon.com/index.php/JUBPAS/article/view/549/368 |
Daftar Isi:
- في العقود الأخيرة, وحتى يومنا هذا تكنولوجيا الحاسوب استخدمت في تطبيقات ومجالات مختلفة ومن ضمنها المجال الطبي, الذي دفع العديد من الباحثين إلى توظيف هذه التقنية ببناء أنظمة دعم القرار من خلال تطبيق العديد من الخوارزميات والطرق لهذا الغرض. في هذا البحث الشبكات ألعصبيه وK-means أقترحت لتصنيف القواعد الطبية ومن ثم مقارنة أداء هذه الطرق, التجارب العملية أظهرت الشبكات العصبية تمتلك أداء أفضل من k-means .
- In recent decades, and to this day computer technology has been used in applications and various fields including the medical field, which prompted many researchers to employ this technique in the design of decision support systems using many of the algorithms and methods for this purpose. In this paper, k-means and back propagation are proposed to classify medical datasets and then compare the performance of these methods, practical experiments show back propagation has best results than k-means.