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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

40. Analysis of Heart Disease Data Using K-Means Clustering Algorithm in Orange Tool

verfasst von : Sarangam Kodati, Kumbala Pradeep Reddy, G. Ravi, Nara Sreekanth

Erschienen in: Intelligent Manufacturing and Energy Sustainability

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Data mining are a strategy of handling models or design in huge amount of data. Every 12 months, 19 million peoples around expire from heart disease around the world. Heart patients show a few manifestations, and it is very difficult to ascribe them to the heart disease in such countless strides of disease development. Data mining to explain a disguised model from the medical heart disease data set are applied to a database in this assessment. Each and every available estimation in grouping procedure is appeared different in relation to each other to get the highest accuracy orange tool apparatus to analysis, representation, and concentrate data using data mining. Orange tool is perfect to perform all analysis operations. In this paper, an experimental analysis is done in orange tool to cluster the heart disease data sets with different distance measures and thereby observing the variation of the performances in k-means clustering algorithm.

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Metadaten
Titel
Analysis of Heart Disease Data Using K-Means Clustering Algorithm in Orange Tool
verfasst von
Sarangam Kodati
Kumbala Pradeep Reddy
G. Ravi
Nara Sreekanth
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Intelligent Manufacturing and Energy Sustainability

Print ISBN: 978-981-334-442-6

Electronic ISBN: 978-981-334-443-3

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-33-4443-3_40

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