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首页> 外文会议>2013 International Conference on Human Computer Interactions >Comparison of different classifier in WEKA for rheumatoid arthritis
【24h】

Comparison of different classifier in WEKA for rheumatoid arthritis

机译：WEKA类风湿关节炎中不同分类器的比较

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Analyzing the hidden information from the images are helpful to identify the various causes. In general processing of images includes Pre-processing, segmentation, Feature extraction and Classification. Significance of classifier is essential since results are always based on the classifier. The ultimate aim is to explain how WEKA tool is used for rheumatoid arthritis and investigate the performance of the various classifiers for huge data. In our method we are distinctively give attention to the classification methods like ADTree, Best First Decision tree(BF), Decision stump, J48Pruned tree, J48 Graft Pruned tree, Least Absolute Deviation regression trees (LAD), Logistic Model Tree(LMT), Naïve-Bayes (NB), Random tree, Random forest tree, CART Decision tree. The features like Area, perimeter, circularity, integrated density, Median, Skewness, Raw integrated density, and Roundness and solidity are obtained from the Lymphocytes images and formed the data set. Different classifier is applied for RA facet for Validation. RA facet contains 108 rows and 10 columns. Using classifier to find out the various values like Relative Absolute Error, and Kappa Statistic, Mean Absolute Error, Root Mean Squared Error and Root Relative Squared Error. From those values compare with all the methods ADT classifier is suggested for use in huge data.
机译：分析图像中的隐藏信息有助于识别各种原因。通常，图像处理包括预处理，分割，特征提取和分类。分类器的重要性至关重要，因为结果始终基于分类器。最终目的是解释WEKA工具如何用于类风湿关节炎，并研究各种分类器对海量数据的性能。在我们的方法中，我们特别注意分类方法，例如ADTree，最佳优先决策树（BF），决策树桩，J48修剪树，J48嫁接修剪树，最小绝对偏差回归树（LAD），逻辑模型树（LMT），朴素贝叶斯（NB），随机树，随机森林树，CART决策树。从淋巴细胞图像获得面积，周长，圆形度，积分密度，中位数，偏度，原始积分密度以及圆度和实心度等特征，并形成数据集。将不同的分类器应用于RA方面以进行验证。 RA方面包含108行和10列。使用分类器找出各种值，例如相对绝对误差和Kappa统计量，平均绝对误差，均方根误差和均方根误差。通过将这些值与所有方法进行比较，建议将ADT分类器用于海量数据。

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