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L'obiettivo principale di questo libro è sviluppare e discutere il problema della gestione degli outlier, in combinazione con il classificatore, per affrontare il noto problema della classificazione automatica dei cromosomi nelle loro classificazioni biologiche. I database clinici hanno accumulato enormi quantità di dati sulle persone e sui loro problemi medici. L'individuazione degli outlier è un'esigenza critica per il data mining e l'apprendimento automatico. Quando gli algoritmi di data mining e machine learning vengono utilizzati per set di dati che includono outlier, si traggono inferenze errate sui dati. Lo scopo di questa ricerca è utilizzare i metodi di data mining per scoprire le connessioni all'interno di un grande database clinico. Le relazioni e le tendenze scoperte in questo insieme di dati possono portare alla scoperta di nuove conoscenze mediche.
About the author
La dott.ssa S. Anitha (PhD) lavora come professore assistente e statistico presso il Dipartimento di Medicina di Comunità del KMCH Institute of Health Sciences and Research, Coimbatore, Tamil Nadu, India.Il dott. E. Sakthivel (PhD) lavora come professore assistente presso il Dipartimento di Statistica del PSG College of Arts & Science, Coimbatore, Tamil Nadu, India.
