中医临床数据疾病分类机器学习方法研究

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摘要：数字化经络仪、中医健康量表和四诊仪是中医临床常用辅助诊断工具,提供了很多中医临床数据。数据分布不均衡,同一个病例具有多个诊断标记是临床数据常见现象。以亚健康数据为例探索针对不均衡数据的机器学习分类方法;以肾脏疾病为例研究综合三种辅助诊断工具的混合分类模型;以心血管病、血脂异常疾病、尿酸升高类疾病为例,探索多标记数据分类方法。实验均取得良好分类效果,同时所选择特征符合医学理论,具有临床指导意义。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/201713/672489983.html

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关键词：方法研究 学习方法 机器学习 cqvip HTML 不均衡数据 混合模型 多标记学习 特征选择