Рассмотрен метод кластеризации биомедицинских данных, позволяющий повысить эффективность первичной диагностики. Процесс диагностики реализуется на основе методологии распознавания диагностических признаков. Упрощение процесса распознавания выполняется посредством преобразования пространства исходных кластеров. Приведен вычислительный алгоритм кластеризации и классификации признаков.
A clustering method of biomedical data, which allows to increase the efficiency of the primary diagnosis is considered. Diagnostic process is realized on the basis of diagnostic signs recognition methodology. Simplification of the recognition process is performed by converting the space of initial clusters. It is shown a computational algorithm of clustering and classification characteristics.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.