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Application of the Apriori Algorithm for Prediction of Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS)

  • 2018
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
B. Vikas
B. S. Anuhya
K. Santosh Bhargav
Sipra Sarangi
Manaswini Chilla
Erschienen in
Information Systems Design and Intelligent Applications
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

Data mining is a powerful technology having the potential to find practical solutions to problems in diverse fields. The advent of vast information in the medical field has lead to requirement of extracting useful information through data mining techniques. Medical conditions such as the polycystic ovarian syndrome (PCOS) do not have effective diagnosis and proper treatment methods. Unfortunately, PCOS is the most common endocrinal disease which has been, till date, ignored by many. In this paper, an attempt has been made to recognize recurring patterns among symptoms of PCOS patients using frequent itemset mining. The present research also focuses on Apriori algorithm which has been used to predict those who are susceptible to the syndrome.

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Titel
Application of the Apriori Algorithm for Prediction of Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS)
Verfasst von
B. Vikas
B. S. Anuhya
K. Santosh Bhargav
Sipra Sarangi
Manaswini Chilla
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Information Systems Design and Intelligent Applications

Print ISBN: 978-981-10-7511-7

Electronic ISBN: 978-981-10-7512-4

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7512-4_93
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