基于随机森林的心脏病预测平台的设计与实现

发布时间：2020-11-11 11:33

　　 随着移动互联网医疗时代的到来,增加了大数据的积累,而大数据的发展又促进了医疗的进步,如何将大数据与移动互联网医疗相结合是未来智能医疗领域发展的重中之重。本文将数据挖掘与移动医疗APP相结合,设计并实现了基于随机森林的心脏病预测平台,该平台围绕随机森林算法改进、平台架构设计与实现以及平台性能评估展开,主要工作和研究内容如下:(1)针对随机森林算法数据不平衡、个体分类器单一、大规模数据扩展性差等缺点,提出了三点改进方案——1、利用Bootstrap对数据集进行多层次抽取确保数据的平衡;2、采用聚类思想对个体分类器进行聚类分簇,从每个簇中选出一个代表性分类器组成多样性森林;3、借助Hadoop的分布式计算能力实现随机森林的并行化构建。依据提出的方案设计了 BDRF(Balanced And Diversity Random Forest)算法。(2)对平台进行需求分析,并给出具体设计方案。APP展示平台完成与业务功能对应的原型界面设计;后台服务器主要完成SSH(Spring+ SpringMVC +Hibernate)框架逻辑设计、数据库方案设计以及心脏病预测模型中HDFS与MySQL数据整合设计。其中后台逻辑设计采用MVC模式,降低层与层之间的耦合,便于平台业务功能的扩展;HDFS与MySQL通过sqoop(SQL-to-Hadoop)进行数据互导,数据统一存入MySQL,方便数据的查询和管理工作。(3)实现平台各个业务模块,对其实现效果进行展示,并依据UCI(University of California Irvine)心脏病数据集分别对决策树算法、随机森林算法和BDRF算法进行建模分析,验证本文心脏病预测平台的有效性和性能的提升。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP311.56;TP311.13
【部分图文】：

宝开始去除ＩＯＥ化，研宄基于Ｈａｄｏｏｐ的系统?云梯。到目前为止，除ＨＤＦＳ??与ＭａｐＲｅｄｕｃｅ夕卜，Ｈａｄｏｏｐ生态体系中新增了多个成员?Ｈｂａｓｅ、Ｈｉｖｅ、ｓｑｏｏｐ??和ＺｏｏＫｅｅｐｅｒ等，如图２－丨所示：??Ｉ?１?１?１??ＥＴＬ?Ｔｏｏｌｓ?ｊ?ＢＩ?Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ?Ｊ?ＲＤＢＭＳ????１?１?ｌ??Ｐｉｇ?．??（数据流）?ｍｖｅ?Ｓｑｏｏｐ??Ｍａｐ／Ｒｅｄｕｃｅ??（任务调度／执行系统）??Ｚｏｏｋｅ????－ｅｐｅｒ??Ｈｂａｓｅ??ＨＤＦＳ??（Ｈａｄｏｏｐ分布式文件系统）??图２－１?Ｈａｄｏｏｐ生态体系??１）?Ｈｉｖｅ是基于Ｈａｄｏｏｐ的一个工具，建立在Ｈａｄｏｏｐ集群的最顶层，对存储??７??

北京邮电大学工程硕士学位论文ｐ群上的数据提供类ＳＱＬ的接口进行操作。它可以将ｓｑｌ语句自ｄｕｃｅ任务运行，简化了数据查询工作。??ｏｏｐ是Ａｐａｃｈｅ的一个独立子项目，负责Ｈａｄｏｏｐ与关系型数据库（ＳＱＬ）间数据互导，便于使用者快速迭代幵发。??ｏｏｐ基本结构模型??ｏｏｐＭ是一个能够对大规模数据进行分布式存储和计算的架构，它布式处理的细节，只需设置好参数，就能让用户轻松开发分布式ｏｐ主要由两个部分构成——ＨＤＦＳ和ＭａｐＲｅｄｕｃｅ。ＨＤＦＳ在架数据文件的分布式存储。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ在ＨＤＦＳ上一层，负责调用并行化处理。其结构如图２－２所示。下面将分别详细介绍ＨＤｃｅ?〇??

图２－３?ＨＤＦＳ结构??
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本文编号：2879129