دانلود تحقیق و مقاله درباره داده کاوی و کابرد آن در تشخیص بیماری هاReviewed by امین اکبریان on Nov 29Rating: 5.0

dade-kavi-bimarihaپروژه ، تحقیق مقاله و پایان نامه ای از رشته کامپیوتر درباره داده کاوی و کابرد آن در تشخیص بیماری ها را برای شما دوستان محترم آماده دانلود کرده ایم. امروزه در دانش پزشکی جمع آوری داده های فراوان در مورد بیماری های مختلف از اهمیت فراوانی برخوردار است. مراکز پزشکی با مقاصد گوناگونی به جمع آوری این داده ها می پردازند . تحقیق روی این داده ها و به دست آوردن نتایج و الگوهای مفید در رابطه با بیماری ها ،یکی از اهداف استفاده از این داده ها است . حجم زیاد این داده ها و سردرگمی حاصل از آن مشکلی است که مانع رسیدن به نتایج قابل توجه می شود . بنابراین از داده کاوی برای غلبه بر این مشکل و به دست آوردن روابط مفید بین عوامل خطر زا در بیماری ها استفاده می شود. این مقاله به معرفی داده کاوی وکاربردآن در صنعت پزشکی (پیش بینی بیماری) با استفاده از الگوریتم های داده کاوی به همراه نرم افزارهای مرتبط با آن پرداخته است. شما هم اکنون می توانید این پروژه ، تحقیق مقاله و پایان نامه را بصورت فایل پی دی اف با لینک مستقیم از سایت دانلود برتر دانلود کنید.

قهرست مطالب این مقاله پایانی به شرح زیر میباشد :

فصل اول : مقدمه

  • مقدمه
  • شرح و بیان مسئله
  • هدف تحقیق
  • اهمیت و کاربرد نتایج تحقیق
  • محدودیت
  • تعریف عملیاتی واژگان

فصل دوم : مفاهیم داده کاوی

  • تاریخچه
  • موضوع داده کاوی چیست؟
  • تعاریف داده کاوی
  • تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری
  • کاربرد های داده کاوی
  • چند مثال در مورد مفهوم داده کاوی
  • مراحل داده کاوی
  • مرحله اول: Business Understanding
  • مرحله دوم: Data Understanding
  • جمع آوری داده ها
  • بحث شرح و توصیف داده ها
  • مرحله سوم: Data Preparation
  • Data selecting :انتخاب داده
  • مرحله چهارم: Modelling
  • مرحله پنجم: Evaluation
  • مرحله ششم: Deployment
  • مفاهیم اساسی در داده کاوی
  • Bagging
  • Boosting
  • MetaLearning
  • عناصر داده کاوی
  • تکنیک های داده کاوی
  • دسته بندی
  • خوشه بندی
  • رگرسیون گیری
  • تجمع وهمبستگی
  • درخت تصمیم گیری
  • الگوریتم ژنتیک
  • شبکه های عصبی مصنوعی
  • گام نهایی فرآیند داده کاوی،گزارش دادن است
  • تکنولوژی های مرتبط با داده کاوی
  • انبار داده
  • OLAP
  • محدودیت ها

فصل سوم : کاربرد داده کاوی در پزشکی

  • داده کاوی در عرصه سلامت
  • استراتژی های داده کاوی
  • نمونه هایی از کاربرد داده کاوی در سلامت
  • مقایسه الگوریتم های هوشمند در شناسایی بیماری دیابت
  • دسته بندی کننده Bagging
  • دسته بندی کننده Naïve Bayse
  • دسته بندی کننده SVM
  • دسته بندی کننده Random Forest
  • دسته بندی کننده C

فصل چهارم :درخت تصمیم وپیاده سازی نرم افزار

  • اهداف اصلی درخت های تصمیم گیری دسته بندی کننده
  • گام های لازم برای طراحی یک درخت تصمیم گیری
  • جذابیت درختان تصمیم
  • بازنمایی درخت تصمیم
  • مسائل مناسب برای یادگیری درخت تصمیم
  • مسائل در یادگیری درخت تصمیم
  • اورفیتینگ داده ها
  • انواع روش های هرس کردن
  • عام سازی درخت
  • مزایای درختان تصمیم نسبت به روش های دیگر داده کاوی
  • معایب درختان تصمیم
  • انواع درختان تصمیم
  • درختان رگراسیون
  • الگوریتم ID
  • الگوریتم Idhat
  • االگوریتم id
  • الگوریتم idhat
  • الگوریتم Cart
  • الگوریتم C
  • نرم افزار های داده کاوی
  • نرم افزار WEKA
  • قابلیت های WEKA
  • نرم افزار JMP
  • قابلیت های JMP
  • پیاده سازی نرم افزار وکا
  • پیاده سازی توسط الگوریتم Naïve Bayse
  • پیاده سازی توسط الگوریتم Decision Trees
  • ایجاد مدل رگرسیون
  • ایجاد مدل خوشه بندی
  • پیاده سازی با الگوریتم نزدیک ترین همسایه
  • برگه visualize

فصل پنجم:بحث ونتیجه گیری

  • بحث
  • نتیجه گیری
  • پیشنهادات
  • منابع

قیمت: ۱۰۰۰ تومان (برای حمایت از سایت برای تامین هزینه سرور ها)

بعد از پرداخت لینک دانلود نشان داده شده و به ایمیلتان نیز فرستاده خواهد شد.

قبل از خرید لطفا بر روی راهنمای خرید کلیک نمایید.