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
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Rights
License
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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
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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.
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