SVM在冠心病分类预测中的应用研究

发布时间：2017-05-21 21:01

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【摘要】：本文基于体检获得的血压、血脂、尿糖和尿酸等数据指标,应用支持向量机(SVM)对南方人群冠心病患者和非冠心病患者进行分类研究,为进一步的预防和治疗提供指导。首先选取径向基核函数、线性核函数和多项式核函数,构造了SVM分类器,再采用粒子群优化(PSO)算法SVM惩罚参数C和核参数σ,最后进行冠心病的诊断和预测。通过与反向传播模型的人工神经网络、线性判别分析法、Logistic回归分析及优化前的SVM进行比较,我们的计算结果显示优化后的RBF-SVM的总体分类效果要优于其他数据挖掘算法,其分类准确率、敏感性和特异性分别高达94.51%、92.31%及96.67%。研究表明SVM在心血管疾病的预测和辅助诊断中有很大的应用潜力。
【作者单位】： 华南理工大学生物科学与工程学院;
【关键词】： 支持向量机 冠心病 分类预测 粒子群优化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(10972081,11072080) 广东省自然科学基金资助项目(S2011010005451)
【分类号】：R541.4
【正文快照】： 引言心血管疾病一直以来都是欧美发达国家首位的死亡原因[1],由于及时预防和治疗服务的提高,自1960年以来,心血管疾病的患病率和死亡率呈逐年递减,尽管目前的递减速度已大大减缓[2]。与之相反,随着中国经济的迅猛发展,城镇化进程的推进和生活节奏的加快,居民身体活动量呈现下

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本文编号：384796