Clustering Disease on Settlements Inhabitant In place seedy With Use Clustering Method
Notice bibliographique
Résumé
Residents living in slum areas often face serious problems related to public health, where the prevalence of disease tends to be high and its spread is difficult to control. The impact of the formation of slums for the community is that safety is threatened, health deteriorates, and social conditions worsen, causing many diseases for people living in slums. Therefore, this study aims to identify patterns and clusters of diseases that exist in residential areas in slums Binjai city using clustering method. The K-Means Algorithm clustering method was chosen because it is able to group data based on similar characteristics, so that it can help identify diseases in a more focused and efficient manner, using the MATLAB application is also very appropriate in this problem so that it can produce output from data mining that can be used in decision making. future decisions. By utilizing the data mining process using the clustering method, clustering can be a problem of grouping diseases in slum settlements. Based on the results of trials with 20 sample data conducted with MATLAB obtained in cluster 1 DHF cases with high slums, Cluster 2 cases of vomiting with moderate slums and cluster 3 cases of diarrhea with moderate slums. The results of this study are expected to provide in-depth insight into disease patterns and clusters in residential areas in slums.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».