常用分类算法在脑梗死预测中的比较研究

• 作者: 司银楚 朱庆文 杨学智 沙洪 牛欣 郭宙
• 来源期刊: 世界科学技术-中医药现代化
• 学科: 医学
• 关键词: 脑梗死 分类算法 ANN DT k-NN SVM Bayes
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 中医研究
• 页码范围: 185-187
• 分类号: R2
• 字数: 2671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3849.2010.02.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沙洪	中国医学科学院生物医学工程研究所	66	470	13.0	18.0
2	司银楚		110	1412	21.0	30.0
3	牛欣		178	2210	25.0	36.0
4	杨学智		68	459	12.0	17.0
5	朱庆文		57	519	14.0	20.0
6	郭宙		13	133	7.0	11.0