大肠癌诊断数据分类新算法研究

• 作者: 廖志宁 廖志芳 樊晓平 瞿志华 陈宇宙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大肠早癌诊断数据 计数最近邻算法 全局密度 K-密度
• 年，卷（期）: 2008,（20）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 208-211
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.20.063

摘要

数据分类是数据挖掘技术在医疗数据分析中的一个重要应用,在分析了医疗数据特点后,以大肠早癌诊断数据为例,提出了利用计数最近邻算法对其进行分类的思想;同时在分析该算法性能的基础上,提出了基于检索树和样本密度的计数最近邻新算法对改数据进行分析,以检索树的构建来提高原算法的计算效率,基于全局密度、K-密度的改进算法来提高原算法的精确度.通过实验证明新算法在大肠早癌的数据分析中,其计算复杂度、存储空间和数据分类精确度都得到了较大的提高,同时新算法适应于数值数据、文本数据以及混合数据的分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊晓平	中南大学信息科学与工程学院	236	3229	28.0	45.0
2	廖志芳	中南大学信息科学与工程学院	65	468	12.0	19.0
3	陈宇宙	中南大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0
4	廖志宁	英国莱斯特郡拉夫堡大学科学学院	1	1	1.0	1.0