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자료유형
학술저널
저자정보
Jung, Yong Gyu (Dept. of Medical IT Marketing, Eulji University) Choi, Young Jin (Dept. of Health Management, Eulji University) Cha, Byeong Heon (Dept. of Biomedical Laboratory Science, Eulji University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제5권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
53 - 58 (6page)

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With the growing use of big data and data mining, it serves to understand how such techniques can be used to understand various relationships in the healthcare field. This study uses hierarchical methods of data analysis to explore similarities in hospitalization across several New York state counties. The study utilized methods of measuring crowding distance of data for age-specific hospitalization period. Crowding distance is defined as the longest distance, or least similarity, between urban cities. It is expected that the city of Clinton have the greatest distance, while Albany the other cities are closer because they are connected by the shortest distance to each step. Similarities were stronger across hospital stays categorized by age. Hierarchical clustering can be applied to predict the similarity of data across the 10 cities of hospitalization with the measurement of crowding distance. In order to enhance the performance of hierarchical clustering, comparison can be made across congestion distance when crowding distance is applied first through the application of converting text to an attribute vector. Measurements of similarity between two objects are dependent on the measurement method used in clustering but is distinguished from the similarity of the distance; where the smaller the distance value the more similar two things are to one other. By applying this specific technique, it is found that the distance between crowding is reduced consistently in relationship to similarity between the data increases to enhance the performance of the experiments through the application of special techniques. Furthermore, through the similarity by city hospitalization period, when the construction of hospital wards in cities, by referring to results of experiments, or predict possible will land to the extent of the size of the hospital facilities hospital stay is expected to be useful in efficiently managing the patient in a similar area.
#big data #clustering #hierarchical analysis #attribute vector

목차

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Ian H. Witten / 2011 / Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques / Morgan Kaufmann Publishers google schola Jun-ho Lim / 2010 / medical data mining using association rules google schola Disease Control Division, Korea Research Society / 2007 / the study of specimens correction and weight calculation of discharge patient survey google schola Disease Control Division, Korea Research Society / 2007 / Hospital patient survey sampling and weighting correction calculation study google schola Ltifi, Hela / 2013 / A human-centred design approach for developing dynamic decision support system based on knowledge discovery in databases / Journal of Decision Systems 22(2):69~96 google schola

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