Fuzzy association rule mining and classification for the prediction of malaria in South Korea

BACKGROUND: Malaria is the world’s most prevalent vector-borne disease. Accurate prediction of malaria outbreaks may lead to public health interventions that mitigate disease morbidity and mortality. METHODS: We describe an application of a method for creating prediction models utilizing Fuzzy Assoc...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Опубликовано в: :BMC Med Inform Decis Mak
Главные авторы: Buczak, Anna L., Baugher, Benjamin, Guven, Erhan, Ramac-Thomas, Liane C., Elbert, Yevgeniy, Babin, Steven M., Lewis, Sheri H.
Формат: Artigo
Язык:Inglês
Опубликовано: BioMed Central 2015
Предметы:
Research Article
Online-ссылка:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4472166/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26084541
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s12911-015-0170-6
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!

Схожие документы