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dc.contributor.authorSulla-Torres, José
dc.contributor.authorIncalla Nina, Christian
dc.contributor.authorRivera-Portugal, Margot
dc.contributor.authorCossio-Bolaños, Marco Antonio
dc.contributor.authorGómez-Campos, Rossana
dc.date.accessioned2023-03-29T12:25:03Z
dc.date.available2023-03-29T12:25:03Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/4578
dc.description.abstractLow bone mineral density can lead to weak and fragile bones that lead to problems of osteoporosis and fractures in people, early detection can help their treatment. This research compares five data mining algorithms to predict bone weakness in students between 5 and 18 years of age. The methodology used for data processing is CRISP-DM. The accuracy of the algorithms applied in the referenced works with the results obtained with the WEKA data mining tool is discussed. After making the comparison, it was determined that the JRip algorithm was more precise.es_CL
dc.language.isoenes_CL
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
dc.sourceInternational Conference on Inclusive Technologies and Education (CONTIE), San Jose del Cabo, Mexico, 56-566es_CL
dc.subjectBone mineral densityes_CL
dc.subjectAnthropometryes_CL
dc.subjectData mininges_CL
dc.subjectRules-Jripes_CL
dc.subjectTree-J48es_CL
dc.subjectRamdom-treees_CL
dc.titleComparison of classification algorithms for the detection of bone weakness in students using anthropometric dataes_CL
dc.typeArticlees_CL
dc.ucm.facultadFacultad de Ciencias de la Educaciónes_CL
dc.ucm.indexacionScopuses_CL
dc.ucm.uriieeexplore.ieee.org/document/8971403es_CL
dc.ucm.doidoi.org/10.1109/CONTIE49246.2019.00020es_CL


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