A Methodology of knowledge discovery in serial measurement applied to a psychiatric domain
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/97830
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2001-11
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The paper introduces a methodology of Knowledge Discovery in Serial Measurement (KDSM) for analyzing repeated very short time series with a blocking factor in ill-structured domains. This proposal
focuses on results obtained on a real application to psychiatry, where common statistical analysis (time series analysis, multivariate\dots) and artificial intelligence techniques (knowledge based methods,
inductive learning) used independently are often inadequate because of the intrinsic characteristics of the domain. This work shows how the limitations of the classical approaches are overcomed by using
KDSM. KDSM is built as the combination of {\it clustering based on rules}, introduced by Gibert (1994), with some Inductive Learning (AI) and clustering (Statistics) techniques.
CitacióRodas, J., Gibert, Karina, Rojo, E., Cortes, C. "A Methodology of knowledge discovery in serial measurement applied to a psychiatric domain". 2001.
Forma partLSI-01-53-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R01-53.ps | 4,059Mb | Postscript | Visualitza/Obre |