| 常用分类算法在脑梗死预测中的比较研究 |
| |
| 引用本文： | 郭宙,杨学智,司银楚,朱庆文,牛欣,沙洪.常用分类算法在脑梗死预测中的比较研究[J].世界科学技术,2010,12(2). |
| |
| 作者姓名： | 郭宙 杨学智 司银楚 朱庆文 牛欣 沙洪 |
| |
| 作者单位： | 郭宙,杨学智,司银楚,朱庆文,牛欣(北京中医药大学,北京,100029);沙洪(中国医学科学院生物医学工程研究所,天津,300192) |
| |
| 基金项目： | 科技部国家"十五"科技攻关项目(2004BA721A09):中医脉象信息采集关键技术研究;负责人:牛欣，科技部国家"十一五"科技支撑计划，便携式辅助诊疗设备开发和导航针刀应用技术开发;负责人:杨学智，国家自然科学基金重点项目(30672583):基于动态三维指感脉图的中医脉诊方法学研究;负责人:沙洪，高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目(V.200801):指感施压和微阵列传感的中医脉诊信息荻取技术;负责人:牛欣 |
| |
| 摘 要： | 目的:比较常用分类算法对脑梗死的分类预测能力.方法:将反映动脉弹性的6个脉搏波参数加年龄、性别一共8个指标作为每个样本的特征.把样本按3:1随机分为训练集和测试集两部分.分别利用人工神经网络(ANN)、贝叶斯(Bayes)、决策树(Decision Tree,DT)、K邻近法(k-NN)、支持向量机(SVM)算法构造分类器,使用各分类器对训练集样本进行学习以建立分类预测模型,再用测试集测试各个模型的分类准确度.结果:SVM分类器和DT分类器效果较好,准确率超过80%.结论:以反映血管弹性的脉搏波参数结合性别、年龄作为特征并使用SVM或者DT算法来构建分类预测模型,有一定实用价值.
|
| 关 键 词： | 脑梗死 分类算法 |
Comparison Study of Prediction of Cerebral Infarction Cases Based on Common Classification Algorithms |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | ANN DT k-NN SVM Bayes |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
