中医睡眠情绪类疾病不均衡数据的分类研究

发布时间：2017-08-13 21:33

  本文关键词：中医睡眠情绪类疾病不均衡数据的分类研究

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【摘要】：针对中医临床在对有病个体分类时获得的数据很可能是不均衡的、缺失的,而且这种数据往往偏向于无病的个体这一问题,采用病例匹配最近邻填充算法(P-KNN算法)填充缺失值,同时使用基于风险预报准则特征选择的非对称Bagging(PRIFEAB)算法处理睡眠情绪类疾病的不均衡数据和特征选择问题。在中医临床采集的经络电阻数据上的实验结果显示,PRIFEAB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,同时P-KNN算法比平均值填充算法具有更好的性能。
【作者单位】： 西南石油大学计算机科学学院;上海金灯台信息科技有限公司;中国中医科学院中医药数据中心;中国中医科学院中医临床基础医学研究所;
【关键词】： 睡眠情绪类疾病 缺失值填充 不均衡数据 特征选择
【基金】：国家自然科学基金项目(81503680) 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(ZZ0908032)
【分类号】：R256.23;TP311.13
【正文快照】： 伴随着大数据时代的到来和数据挖掘技术的兴起,中医数据挖掘技术也成为研究热点[1]。如应用数据挖掘技术可以探索中医临证过程中隐含在数据中的规律[2];借助计算机的计算和存储能力,通过对分析需求的确切定义和设计高效的算法,实现大规模数据库中有效的知识发现,为中医处方的

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本文编号：669010