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Grid data mining for outcome prediction in intensive care medicine

Santos, Manuel Filipe; Wesley, Mathew; Portela, Filipe

This paper introduces a distributed data mining approach suited to grid computing environments based on a supervised learning classifier system. Specific Classifier and Majority Voting methods for Distributed Data Mining (DDM) are explored and compared with the Centralized Data Mining (CDM) approach. Experimental tests were conducted considering a real world data set from the intensive care medicine in order to...


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