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基于机器学习的自闭症儿童行为分析研究

发布时间:2020-05-31 13:35
【摘要】:自闭症是当今社会一个被广泛关注的问题,它目前被定义为一种脑部神经发育障碍所导致的疾病。近年,随着医疗的普及,自闭症的发现率逐年递增,但是从目前医学上的一些结论可以看出,自闭症病因复杂无法确定,且诊断繁琐困难。因此如何有效且快速地诊断身体发育未达到评估要求的儿童是否患有自闭症,是一个有难度也很有价值的问题。虽然儿童是否患有自闭症难以诊断,但是换个角度,如果能从自闭症儿童身上找到某些显著影响或者显著改善其自闭症症状的因素,那么不仅能找到有效改善自闭症儿童症状的治疗方案,还能给自闭症儿童的诊断带来更多的可用信息。本文的目的是使用机器学习去尝试分析自闭症儿童暴躁行为的主要原因和改善方法,即从自闭症儿童数据的所有特征中找出能影响自闭症暴躁行为的特征。然而只有那些基于输入特征值能正确判断暴躁行为输出特征值的模型,其模型的特征影响因子才会是有效的,因而本文在初步特征选择之后,需要进行机器学习,来进一步确定和判断选择特征。在进行机器学习步骤之前,还考察了数据的特殊情况,即医学统计分析上的两个常见问题:数据特征数p远大于样本数N;不平衡数据使学习模型产生归纳偏见和导致噪声影响增大。不平衡数据的问题采用机器学习的集成方法或是不需要数据平衡的模型解决,而特征数p远大于样本数N的问题通过特征选择减小P的值来解决。实验整体步骤:先采用均值替换的方法补全缺省值,保存数据的整体信息,保证数据相关性检验和模型拟合的可靠性。然后根据相关性的结果、随机森林模型和Adaboost模型初步拟合的特征重要性结果,进行特征选择。在实现样本数W大于特征数p后,再进行DEA方法的缺省值替换。接着选择k=5的交叉检验作为实验评估方法,选择错误率、精度和混淆矩阵及ROC曲线作为度量标准,进行随机森林模型、Adaboost模型、FCM模型的拟合。最后根据拟合结果确定最终的特征影响因子,即影响自闭症儿童暴躁行为的特征。本文对于FCM模型所做的主要工作有四点:在FCM模型之前增加了重新选择特征维度和DEA替换缺失值的部分;通过随机森林等模型验证重新选择特征的准确度和确定关联系数矩阵;采用机器学习的集成方法解决不平衡数据的问题;拟合之后根据拟合准确度去选择最终的较大影响的特征。
【图文】:

对应理论,实验流程


图4-1:实验流程和对应理论逡逑如图4-1是具体的流程设计,以及每步流程所对应的第二第三章中方法逡逑理论。逡逑本文在数据整理编码之后,第一步采用均值替换的方法补全缺省值,,保存逡逑

基于机器学习的自闭症儿童行为分析研究


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【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:C815

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