Auteur : Zen et l'art de la programmation informatique
Application de l'algorithme de clustering hiérarchique dans le traitement médical par intelligence artificielle
- introduction
1.1. Introduction générale
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, le domaine médical a progressivement inauguré le printemps de l'informatisation. La richesse et la complexité des données médicales offrent un grand nombre de scénarios d’application à l’intelligence artificielle. En tant qu'algorithme classique dans le domaine de l'exploration de données, l'algorithme de clustering hiérarchique a de larges perspectives d'application dans le domaine médical. Cet article vise à explorer l’application des algorithmes de regroupement hiérarchique dans les soins médicaux basés sur l’intelligence artificielle, ainsi que les changements et les défis qu’ils entraînent.
1.2. Objet de l'article
Cet article explique principalement l'application de l'algorithme de clustering hiérarchique dans le traitement médical par intelligence artificielle sous les aspects suivants :
- Principes et concepts techniques
- Étapes et processus de mise en œuvre
- Exemples d'application et explications d'implémentation du code
- Optimisation et améliorations des performances
- Conclusion et perspectives
1.3. Public cible
Cet article s'adresse aux lecteurs ayant une certaine compréhension des algorithmes de clustering hiérarchique. Qu'ils soient praticiens du data mining ou praticiens du domaine médical, ils pourront trouver dans cet article les connaissances techniques et les scénarios d'application qu'ils souhaitent.
- Principes et concepts techniques
2.1. Explication des concepts de base
L'algorithme de clustering hiérarchique est un algorithme d'apprentissage non supervisé dans l'exploration de données et est principalement utilisé pour l'analyse groupée d'ensembles de données. En construisant une structure hiérarchique entre les points de données, les points de données sont divisés en différents groupes, ce qui rend les points de données plus cohérents avec la situation réelle et améliore la précision de classification de l'ensemble de données.
2.2. Introduction aux principes techniques : principes algorithmiques, étapes opératoires, formules mathématiques, etc.
Le principe de l'algorithme de clustering hiérarchique est de regrouper les données en construisant une structure hiérarchique entre les points de données. Plus précisément, l'algorithme de clustering hiérarchique comprend les étapes suivantes :
- Prétraitement des données : nettoyez, dédoublonnez et réduisez dimensionnellement les données d'origine pour préparer une analyse de cluster ultérieure.
- Déterminez le nombre de clusters : déterminez le nombre de clusters, c'est-à-dire le nombre de clusters, et sélectionnez en fonction de la situation réelle.