中医临床不均衡数据疾病分类方法研究

摘要：

基于欠采样的不均衡数据分类算法是一种随机数据优化算法,但它不能最好地反映中医临床原始数据的分布并解决数据的特征冗余问题.提出了基于预测风险的最远病例不均衡装袋算法(PRFS-FPUSAB).该算法中首先基于欠采样提出了改进的抽样方式尽可能地反映原始数据分布,然后结合集成学习、预测风险标准提高不均衡的分类性能并进行特征选择.在中医临床采集的经络电阻数据上的实验结果表明,该算法改善了曲线下面积并且选择的特征也符合中医学相关理论.

关键词：中医临床、不均衡数据分类、原始数据分布、特征选择

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目81503680;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目ZZ0908032;全民健康保障信息化工程中医药研究项目215005

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：848-856