Načítá se...
Application of unsupervised analysis techniques to lung cancer patient data
This study applies unsupervised machine learning techniques for classification and clustering to a collection of descriptive variables from 10,442 lung cancer patient records in the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) program database. The goal is to automatically classify lung cancer...
Uloženo v:
| Vydáno v: | PLoS One |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| Médium: | Artigo |
| Jazyk: | Inglês |
| Vydáno: |
Public Library of Science
2017
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5598970/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28910336 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0184370 |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo otaguje tento záznam!
|