ゲノミクスとプロテオミクスにおけるデータマイニングのジャーナル

概要

クラスタリングアルゴリズムの観点から見たデング熱

Kamran Shaukat1*、Nayyer Masood2、Ahmed Bin Shafaat1、Kamran Jabbar1、Hassan Shabbir1、Shakir Shabbir1

デング熱は、ネッタイシマカによって媒介され、引き起こされる病気です。デング熱は世界中で、特に熱帯または亜熱帯地域に位置する国々で深刻な健康問題となっています。これは、雨がデング熱を媒介する蚊の成長と個体数の増加の重要な要因であるためです。長い間、データマイニングアルゴリズムは、デング熱を含むさまざまな病気の診断と予後に科学者によって使用されてきました。これは、2011年にパキスタンのジェルム地区のさまざまな地域で発生したデング熱の攻撃を分析する調査でした。私たちの知る限り、ジェルム地区の地域でデング熱の診断または分析に関するいかなる調査研究も知りません。私たちの情報によると、この特定の地域でデング熱を調査および分析したのは私たちが初めてです。データセットはジェルム地区の行政地区長EDO（保健）のオフィスから入手しました。デング熱のクラスタリングにはDBSCANアルゴリズムを適用しました。まず、ジェルム地区におけるデング熱の全体的な動向を示しました。次に、地図を使ってテシル レベルでデング熱について説明しました。その後、データセットに基づくグラフを使って、さまざまなクラスタリング アルゴリズムの比較を詳しく説明しました。これらのアルゴリズムには、k-means、K-mediods、DBSCAN、OPTICS などがあります。