基于特征提取与聚类的医院档案数据分类方法

摘要：

将医院档案数据进行准确分类,对医疗救治、院感防控等都具有重要的参考价值.文章首先利用改进的LDA模型对文档数据中的主体特征进行提取;然后利用GMM算法对提取的特征依关联性的大小进行聚类,并用已有的档案数据训练Naive Bayes模型,对新的医院档案数据进行智能分类;最后,在真实的医院档案数据集上进行仿真实验,结果表明所提方法的聚类准确率提高10％以上,完全可以满足医院档案馆的实际需求.实验证明了本文方法的实用性和有效性.

关键词：医院档案数据、改进的LDA模型、聚类、分类

所属期刊栏目：38

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：河北省档案科技项目2020-R-01

在线出版日期：2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：45-47