关联规则优化的心脏疾病诱发因素检测算法

发布时间：2018-06-20 18:31

  本文选题：关联规则挖掘 + 心脏疾病　； 参考：《控制工程》2017年06期

【摘要】：针对现有的心脏疾病诊断系统耗时较多、昂贵且容易出错的问题,提出一种基于关联规则优化PSO-SVM的心脏疾病诱发因素检测算法。首先,利用关联规则挖掘算法选择疾病的特征,并对特征数据集进行训练;然后,PSO-SVM对训练集和测试集进行分类,并根据分类结果分析心脏疾病诱发因素;最后,在UCI克利夫兰数据集上以置信度作为指标的实验验证了提出的算法的有效性及可靠性。实验结果表明,相比其他两种较为先进的分类算法,提出的算法取得了更好的分类性能,为医生诊断和治疗心脏疾病提供了一个强有力的检测工具。
[Abstract]:In order to solve the problem of time-consuming, expensive and error-prone in the existing heart disease diagnosis system, a novel detection algorithm based on association rule optimization (PSO-SVM) is proposed to detect the predisposing factors of heart disease. Firstly, the association rule mining algorithm is used to select the feature of disease and train the feature data set. Then PSO-SVM classifies the training set and test set, and analyzes the induced factors of heart disease according to the classification results. The validity and reliability of the proposed algorithm are verified by experiments on the UCI Cleveland dataset. Experimental results show that compared with the other two more advanced classification algorithms, the proposed algorithm achieves better classification performance and provides a powerful detection tool for the diagnosis and treatment of heart diseases by doctors.
【作者单位】： 浙江工业职业技术学院;
【分类号】：R540.4;TP18

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本文编号：2045281