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罗德里格斯·希门尼斯、何塞·曼努埃尔;巴勃罗·科德罗;曼纽尔·恩西索;安杰尔·莫拉

计算负属性混合概念的数据挖掘算法：在乳腺癌数据分析中的应用。 （英语） Zbl 1392.68398号

数学。方法应用。科学。 39，第16号，4829-4845（2016）.
摘要：在设计医学问题的数学方法时，核心问题之一是识别症状和措施，以帮助诊断。发现它们之间的联系是一个巨大的挑战，因为它可以减少数学模型中要考虑的参数数量。在这项工作中，我们将重点放在形式概念分析上，这是一种非常有前途的技术，可以解决这个问题。在以前的工作中，我们研究了使用形式概念分析来管理属性含义。在这项工作中，我们建议扩展我们可以使用正面和负面信息从每个上下文中提取的知识，这构成了一个公开的问题。
在主要经典算法的基础上，我们提出了新的方法来生成具有正负信息的格概念，以用作一种属性连接映射。我们还用机器学习UCI存储库中的数据集构建了一个实验，对它们进行了比较。最后，我们应用挖掘技术提取包含乳腺癌患者信息的真实数据集中包含的知识。将所得结果与医学科学家进行了对比，以说明我们建议的益处。

引用于12文件

MSC公司：

68立方英尺 知识表示
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统
92 C50 医疗应用（通用）

关键词：

知识发现;形式概念分析;负属性;医疗问题

软件：

FCALGS公司;AddIntent（添加意向）;UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.M.Rodríguez-Jiménez}等人，《数学》。方法应用。科学。39，第16号，4829-4845（2016年；兹bl 1392.68398）
全文： 内政部

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