Clustering Heart Disease Patient Data

DébutantNiveau de compétence

Actualisé 06/2024

Experiment with clustering algorithms to help doctors inform treatment for heart disease patients.

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Description du projet

Clustering Heart Disease Patient Data

Doctors frequently study former cases to learn how to best treat their patients. A patient who has a similar health history or symptoms to a previous patient could benefit from undergoing the same treatment. This project investigates whether doctors might be able to group together patients to target treatments using common unsupervised learning techniques. In this project you will use k-means and hierarchical clustering algorithms. The dataset for this project contains characteristics of patients diagnosed with heart disease. It can be found here.

Clustering Heart Disease Patient Data

Experiment with clustering algorithms to help doctors inform treatment for heart disease patients.

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1
Targeting treatment for heart disease patients
2
Quantifying patient differences
3
Let's start grouping patients
4
Another round of k-means
5
Comparing patient clusters
6
Hierarchical clustering: another clustering approach
7
Hierarchical clustering round two
8
Comparing clustering results
9
Visualizing the cluster contents
10
Conclusion

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Clustering Heart Disease Patient Data

Clustering Heart Disease Patient Data

Conditions préalables (2)

tasks (10)

Targeting treatment for heart disease patients

Quantifying patient differences

Let's start grouping patients

Another round of k-means

Comparing patient clusters

Hierarchical clustering: another clustering approach

Hierarchical clustering round two

Comparing clustering results

Visualizing the cluster contents

Conclusion

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Clustering Heart Disease Patient Data

Conditions préalables (2)

tasks (10)

Targeting treatment for heart disease patients

Quantifying patient differences

Let's start grouping patients

Another round of k-means

Comparing patient clusters

Hierarchical clustering: another clustering approach

Hierarchical clustering round two

Comparing clustering results

Visualizing the cluster contents

Conclusion

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