中医临床不均衡数据疾病分类方法研究

• 作者: 张林 张磊 李国正 潘主强 颜仕星
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中医临床 不均衡数据分类 原始数据分布 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 848-856
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 8496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201706046

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张林	西南石油大学计算机科学学院	40	266	9.0	15.0
2	张磊	中国中医科学院中医临床基础医学研究所	78	527	13.0	20.0
3	潘主强	西南石油大学计算机科学学院	4	14	3.0	3.0
4	李国正	中国中医科学院中医药数据中心	8	28	3.0	5.0
5	颜仕星		4	14	3.0	3.0