检索结果-南通市图书馆

Distributed Healthcare Framework Using MMSM-SVM and P-SVM Classification

Computers, Materials & Continua 2022年第1期70卷 1557-1572页

作者： R.Sujitha B.Paramasivan Department of Information Technology National Engineering College(Autonomous)Kovilpatti628503TamilnaduIndia

With the modernization of machine learning techniques in healthcare,different innovations including support vector machine(SVM)have predominantly played a major role in classifying lung cancer,predicting coronavirus disease 2019,and other *** particular,our algorithm focuses on integrated datasets as compared with other existing *** this study,parallel-based SVM(P-SVM)andmulticlass-basedmultiple submodels(MMSM-SVM)were used to analyze the optimal classification of lung *** analysis aimed to find the optimal classification of lung diseases with id and stages,such as key-value pairs in MapReduce combined with P-SVM and MMSVM for binary and multiclasses,*** nonlinear classification,kernel clustering-based SVM embedded with multiple submodels was *** algorithms were developed using Apache spark environment,and data for the analysis were retrieved from microscope lab,UCI,Kaggle,and General Thoracic surgery database along with some electronic health records related to various lung diseases to increase the dataset size to 5 *** measures were conducted using a 5 GB dataset with five *** size was finally increased,and task analysis and CPU utilization were measured.

关键词： Lung cancer COVID-19 machine learning deep learning parallel based support vector machine multiclass-based multiple submodel

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