| 基于数据挖掘方法的皮肤病诊断建模 |
| |
| 引用本文： | 邵峰峰.基于数据挖掘方法的皮肤病诊断建模[J].环球赛鸽科技,2015(12). |
| |
| 作者姓名： | 邵峰峰 |
| |
| 作者单位： | 同济大学电子与信息工程学院,中国上海,201800 |
| |
| 摘 要： | 临床特征和组织病理学特征在皮肤科疾病分类问题中起着非常关键的作用。本文的主要目的是使用这些特征建立皮肤科疾病分类模型。本文首先使用最大相关最小冗余方法选择相关特征，然后使用支持向量机构造分类模型。文中所使用的数据集包含358皮肤病患者病例样本和35属性。通过实验比较使用特征选择方法前后的模型分类精度可知，使用特征选择方法能明显提升模型分类性能。同时，本文通过实验研究对不同年龄段的皮肤科疾病患者分类的差异性，并选择出了对于35岁以下皮肤科疾病患者分类重要的13个特征以及35岁以上患者分类重要的9个特征。
|
| 关 键 词： | 皮肤病 分类模型 特征选择 最大相关最小冗余 支持向量机 |
Building Diagnostic Model for Dermatology Disease by Using Data Mining Methods |
| |
| SHAO Feng-feng.Building Diagnostic Model for Dermatology Disease by Using Data Mining Methods[J].Global Racing Pigeon Science,2015(12). |
| |
| Authors: | SHAO Feng-feng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Dermatology Classification model Feature selection mRMR Support vector machine |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
