Analisi degli algoritmi di apprendimento automatico

L'esplorazione del regno dell'apprendimento automatico comporta il monitoraggio della salute dei propri cari anziani tracciando i loro movimenti per mantenerli in salute. I dataset creati registrando i movimenti del corpo delle persone anziane vengono inseriti nei modelli di apprendimento automatico per la previsione. In questo studio si propone di confrontare due popolari algoritmi di apprendimento automatico KNN e K-Means per parametri come l'accuratezza e la precisione. L'invecchiamento della popolazione è diventato un problema importante in tutto il mondo poiché rappresenta una sfida significativa per i sistemi sanitari. Il deterioramento della salute negli individui anziani è multifattoriale ed è essenziale sviluppare modelli predittivi per identificare potenziali rischi per la salute e intervenire precocemente. Questo studio si propone di esplorare l'uso degli algoritmi KNN (K-Nearest Neighbours) e K Means per analizzare i dati sulla salute degli anziani. Lo studio ha raccolto e analizzato i dati di una coorte di individui anziani compresi i parametri demografici di stile di vita e clinici. L'algoritmo KNN è stato utilizzato per prevedere la probabilità di sviluppare malattie croniche come il diabete l'ipertensione e le malattie cardiovascolari sulla base delle caratteristiche di input.