Perbandingan Metode K-Means dan GA K-Means untuk Clustering Dataset Heart Disease Patients
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Penyakit jantung adalah kondisi dimana jantung sebagai organ vital manusia mengalami gangguan dan tidak berfungsi dengan baik dan merupakan penyakit yang paling mematikan di dunia serta menjadi penyebab utama kematian secara global, dengan total kematian sekitar 17,9 juta jiwa per tahunnya. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan data pasien terdiagnosis penyakit jantung untuk melihat karakteristik dan persamaan dari setiap pasien. Dataset yang digunakan adalah dataset Heart Disease Patients yang berjumlah 303 data medis pasien dengan 11 atribut atau fitur. Metode K-Means dan GA K-Means digunakan untuk pengelompokan. Algoritma genetika digunakan untuk mengoptimasi centroid awal untuk pengelompokkan K-Means. Hasil penelitian dievaluasi dengan mencatat iterasi, inter cluster dan intra cluster masing-masing metode pengelompokkan. Algoritma genetika mampu mengoptimasi metode K-Means yang terlihat dari rata-rata iterasi dari 13,4 menjadi 12,5 dengan iterasi maksimum turun dari 21 iterasi menjadi 17 iterasi. Berdasarkan hasil perhitungan inter cluster dan intra cluster, hasil intra cluster dari GA K-Means lebih baik dibandingkan dengan K-Means dan untuk inter cluster sangat kecil perbedaannya, dimana rata-rata inter cluster metode K-Means sedikit lebih baik daripada GA K-Means.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.007 |
| Open science | 0.005 | 0.006 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it