کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10146881 | 1646419 | 2018 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An empirical study of supervised learning methods for breast cancer diseases
ترجمه فارسی عنوان
یک مطالعه تجربی از روش های یادگیری نظارت شده برای بیماری های سرطان پستان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Touch-and-go issues related to medic-able of breast cancer diseases is a matter of disquiet globally pertaining to current research scenario, nevertheless image processing techniques like Artificial Neural Network (ANN) and decision Tree algorithm have been used extensively for identifying breast cancer in patients. Realizing the aforementioned after math, the current research delivers the results of an empirical study and comparative analysis of supervised learning strategies which utilizes four different types of datasets that culminate in the proposition of a classifier, called MMDBM (Mixed Mode Database Miner) as one of the best classifiers among 19 supervised learning techniques. The proposed classifier has affirms a higher rate of accuracy in detecting breast cancer cases from the given datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optik - Volume 175, December 2018, Pages 105-114
Journal: Optik - Volume 175, December 2018, Pages 105-114
نویسندگان
S. Sivakumar, Soumya Ranjan Nayak, S. Vidyanandini, J. Ashok Kumar, G. Palai,