TY - A2的领域的Bekir AU - Jaya梅布尔王妃,a . AU -普拉文·a . PY - 2022 DA - 2022/03/07 TI -混合K-Means-Based骑手向日葵优化算法聚类的医疗数据SP - 7783196六世- 2022 AB -目前,医疗数据聚类是一个非常活跃和有效的部分研究领域做出正确的决定在医学领域从医疗数据集。但医疗数据聚类是一个非常具有挑战性的问题由于无限的接收数据,规模巨大,高频率。为实现这一目标和提高性能快速和有效的聚类,提出了一种混合优化技术,即K-means-based骑手向日葵优化(RSFO)算法对医疗数据。在这个研究中,最初,数据预处理阶段进行了清理当前输入医疗数据,然后在第二阶段,重要特征选择的帮助下与holoentropy Tversky指数。最后,医疗数据聚类进行了通过使用混合K-means-based骑手向日葵优化(RSFO)算法。RSFO设计生产最优聚类质心,两个优化技术的结合,如骑士优化算法(ROA)和向日葵优化(SFO)。该混合算法可以得到的好处和k - means RSFO技术和避免过早收敛的k - means算法和高计算成本的优化技术。k - means聚类算法用于集群医疗数据通过使用一个最佳的重心。提出K-means-based骑士向日葵优化算法的效率与心脏病检查数据集和分析基于三种不同的性能指标。SN - 1687 - 7101 UR - https://doi.org/10.1155/2022/7783196 - 10.1155 / 2022/7783196摩根富林明的进步PB - Hindawi KW - ER -模糊系统