Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]

The exponential growth of medical data has generated the need to implement new techniques of information analysis that support decision making. The objective of this article is to identify the aggregated value that data mining models have in decision making in the information given by exploratory an...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad de Medellín
Repositorio:
Repositorio UDEM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udem.edu.co:11407/4857
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11407/4857
Palabra clave:
Breast cancer
Decision Trees
K-means clustering
Mammographic
Rights
License
http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
id REPOUDEM2_84522c0fa9cf93e2cabc51d753d8b6e2
oai_identifier_str oai:repository.udem.edu.co:11407/4857
network_acronym_str REPOUDEM2
network_name_str Repositorio UDEM
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
title Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
spellingShingle Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
Breast cancer
Decision Trees
K-means clustering
Mammographic
title_short Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
title_full Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
title_fullStr Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
title_full_unstemmed Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
title_sort Evaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]
dc.contributor.affiliation.spa.fl_str_mv Sánchez Zuleta, C.C., Universidad de Medellín;Giraldo Marín, L.M., Universidad de Medellín;Piedrahita Escobar, C.C., Universidad de Medellín;Bonet, I., Universidad EIA;Lochmüller, C., Universidad EIA;Tabares Betancur, M.S., Universidad EAFIT;Peña, A., Universidad EIA
dc.subject.spa.fl_str_mv Breast cancer
Decision Trees
K-means clustering
Mammographic
topic Breast cancer
Decision Trees
K-means clustering
Mammographic
description The exponential growth of medical data has generated the need to implement new techniques of information analysis that support decision making. The objective of this article is to identify the aggregated value that data mining models have in decision making in the information given by exploratory analysis. It was used a case study methodology for two data sets, that look to determine the malignity of detected masses, in the breasts of patients, through the interpretation of attributes registered from the mases. The results show a complementary behavior of both techniques. © 2018.
publishDate 2018
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2018-10-31T13:44:17Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2018-10-31T13:44:17Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2018
dc.type.eng.fl_str_mv Article
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 7981015
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11407/4857
identifier_str_mv 7981015
url http://hdl.handle.net/11407/4857
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.isversionof.spa.fl_str_mv https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85049863886&partnerID=40&md5=c462252022f4186979c80e6691bed755
dc.relation.citationvolume.spa.fl_str_mv 39
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv 28
dc.relation.ispartofes.spa.fl_str_mv Espacios
dc.relation.references.spa.fl_str_mv Quesada, A., Wong, Y., Pérez, D., Rosete Suarés, A., (2008) Minería de Datos aplicada a la Gestión Hospitalaria, , diciembre, 14 Convención Científica de Ingeniería y Arquitectura. 2-5. Cujae, Cuba;Barrientos, R., Cruz, N., Acosta, H.G., Rabatte, I.G., Blázquez, S.L., árboles de decisión como herramienta en el diagnóstico médico (2009) Revista Medica de la Universidad de Veracruz, 9 (2), pp. 19-24;(2011) Banco Interamericano de desarrollo (BID), , https://publications.iadb.org/bitstream/handle/11319/6434/Pautas%20para%20la%20elaboraci%C3%B3n%20de%20Estudios%20de%20Caso.pdf;Chandola, V., Sukumar, R.S., Schryver, J., (2013) Knowledge Discovery from Massive Healthcare Claims, , En KDD2013, 1312-1320;Dávila, F., Sánchez, Y., Técnicas de minería de datos aplicadas al diagnóstico de entidades clínicas (2012) Revista Cubana de Informática Médica, 4 (2), pp. 174-183;Escobar Ayona, E.M., Tecnología Big Data para el Sector Salud del Estado de Guerrero (2014) Research in Computing Science, 77, pp. 167-174;Han, J., Kamber, M., Pei, J., (2012) Data Mining Concepts and Techniques, , New York: Elsevier;Hayward, J., Alvarez, S.A., Ruiz, C., Sullivan, M., Tseng, J., Machine learning of clinical performance in a pancreatic cancer database (2010) Artificial Intelligence in Medicine, 49, pp. 187-195;Lichman, M., (2013) UCI, , https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Original%29, Machine Learning Repository. University of California, School of Information and Computer Science;(2017) Trusted health information for you, , https://medlineplus.gov/mammography.html, 09 de;Podgorelec, V., Kokol, P., Stiglic, B., Rozman, I., Decision trees: an overview and their use in medicine (2002) Journal of Medical Systems, 26 (5), pp. 445-463;Sanders, G., (2009) Introduction to Medical Decision Making and Decision Analysis, , Durham, NC: Duke Clinical Research Institute;Society, A.C., (2017) American Cancer Society, , https://www.cancer.org/es/cancer/cancer-de-seno/pruebas-dedeteccion-y-deteccion-temprana-del-cancer-de-seno/biopsia-del-seno.html, 5 de 02 de;Solti, D., Zhai, H., Predicting Breast Cancer Patient Survival Using Machine Learning (2013) Proceedings of ACM-BCM, pp. 704-705. , Washington, DC, USA;Sox, H.C., Blatt, M.A., Marton, K., (1988) Medical Decision Making, , Bostom, MA: Butterworth-Heinemann Publisher;Obtenido de Medical Diccionary, , http://medicaldictionary.thefreedictionary.com/fractional+shortening, (23 de 02 de 2017);Vercellis, C., (2009) Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decisition Making, , United Kingdom: Wiley;Willians, G., (2011) Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery, , Londres: Springer;Ye, N., (2014) Data MIning. Theories, Algorithms, and Examples, , New York: CRC press
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
rights_invalid_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.publisher.spa.fl_str_mv Revista Espacios
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Ingeniería de Sistemas;Ciencias Básicas
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingenierías;Facultad de Ciencias Básicas
dc.source.spa.fl_str_mv Scopus
institution Universidad de Medellín
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad de Medellin
repository.mail.fl_str_mv repositorio@udem.edu.co
_version_ 1808481179293188096
spelling 2018-10-31T13:44:17Z2018-10-31T13:44:17Z20187981015http://hdl.handle.net/11407/4857The exponential growth of medical data has generated the need to implement new techniques of information analysis that support decision making. The objective of this article is to identify the aggregated value that data mining models have in decision making in the information given by exploratory analysis. It was used a case study methodology for two data sets, that look to determine the malignity of detected masses, in the breasts of patients, through the interpretation of attributes registered from the mases. The results show a complementary behavior of both techniques. © 2018.spaRevista EspaciosIngeniería de Sistemas;Ciencias BásicasFacultad de Ingenierías;Facultad de Ciencias Básicashttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85049863886&partnerID=40&md5=c462252022f4186979c80e6691bed7553928EspaciosQuesada, A., Wong, Y., Pérez, D., Rosete Suarés, A., (2008) Minería de Datos aplicada a la Gestión Hospitalaria, , diciembre, 14 Convención Científica de Ingeniería y Arquitectura. 2-5. Cujae, Cuba;Barrientos, R., Cruz, N., Acosta, H.G., Rabatte, I.G., Blázquez, S.L., árboles de decisión como herramienta en el diagnóstico médico (2009) Revista Medica de la Universidad de Veracruz, 9 (2), pp. 19-24;(2011) Banco Interamericano de desarrollo (BID), , https://publications.iadb.org/bitstream/handle/11319/6434/Pautas%20para%20la%20elaboraci%C3%B3n%20de%20Estudios%20de%20Caso.pdf;Chandola, V., Sukumar, R.S., Schryver, J., (2013) Knowledge Discovery from Massive Healthcare Claims, , En KDD2013, 1312-1320;Dávila, F., Sánchez, Y., Técnicas de minería de datos aplicadas al diagnóstico de entidades clínicas (2012) Revista Cubana de Informática Médica, 4 (2), pp. 174-183;Escobar Ayona, E.M., Tecnología Big Data para el Sector Salud del Estado de Guerrero (2014) Research in Computing Science, 77, pp. 167-174;Han, J., Kamber, M., Pei, J., (2012) Data Mining Concepts and Techniques, , New York: Elsevier;Hayward, J., Alvarez, S.A., Ruiz, C., Sullivan, M., Tseng, J., Machine learning of clinical performance in a pancreatic cancer database (2010) Artificial Intelligence in Medicine, 49, pp. 187-195;Lichman, M., (2013) UCI, , https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Original%29, Machine Learning Repository. University of California, School of Information and Computer Science;(2017) Trusted health information for you, , https://medlineplus.gov/mammography.html, 09 de;Podgorelec, V., Kokol, P., Stiglic, B., Rozman, I., Decision trees: an overview and their use in medicine (2002) Journal of Medical Systems, 26 (5), pp. 445-463;Sanders, G., (2009) Introduction to Medical Decision Making and Decision Analysis, , Durham, NC: Duke Clinical Research Institute;Society, A.C., (2017) American Cancer Society, , https://www.cancer.org/es/cancer/cancer-de-seno/pruebas-dedeteccion-y-deteccion-temprana-del-cancer-de-seno/biopsia-del-seno.html, 5 de 02 de;Solti, D., Zhai, H., Predicting Breast Cancer Patient Survival Using Machine Learning (2013) Proceedings of ACM-BCM, pp. 704-705. , Washington, DC, USA;Sox, H.C., Blatt, M.A., Marton, K., (1988) Medical Decision Making, , Bostom, MA: Butterworth-Heinemann Publisher;Obtenido de Medical Diccionary, , http://medicaldictionary.thefreedictionary.com/fractional+shortening, (23 de 02 de 2017);Vercellis, C., (2009) Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decisition Making, , United Kingdom: Wiley;Willians, G., (2011) Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery, , Londres: Springer;Ye, N., (2014) Data MIning. Theories, Algorithms, and Examples, , New York: CRC pressScopusBreast cancerDecision TreesK-means clusteringMammographicEvaluation of models of decision trees and K-means models in the characterization or diagnosis of some diseases [Análisis comparativo entre: «el análisis exploratorio de datos» y los modelos de «árboles de decisión» y «kmeans » en el diagnóstico de la malignidad en algunos exámenes de cáncer de mama. Un estudio de caso]Articleinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Sánchez Zuleta, C.C., Universidad de Medellín;Giraldo Marín, L.M., Universidad de Medellín;Piedrahita Escobar, C.C., Universidad de Medellín;Bonet, I., Universidad EIA;Lochmüller, C., Universidad EIA;Tabares Betancur, M.S., Universidad EAFIT;Peña, A., Universidad EIASánchez Zuleta C.C.Giraldo Marín L.M.Piedrahita Escobar C.C.Bonet I.Lochmüller C.Tabares Betancur M.S.Peña A.http://purl.org/coar/access_right/c_16ec11407/4857oai:repository.udem.edu.co:11407/48572020-05-27 18:33:03.119Repositorio Institucional Universidad de Medellinrepositorio@udem.edu.co