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基于属性约简及支持向量机的医疗诊断决策研究
Medical Diagnostic Decision Making Based on Attribute Reduction and Support Vector Machines
【摘要】 把基于粗集的属性约简方法与支持向量机分类器的基本理论相结合,以提高决策分类的综合性能。将所提方法应用于医疗诊断决策,并对属性约简前后的决策性能进行了比较分析。试验结果表明,利用约简后的数据集,计算复杂性降低,内存需求减少,同时仍能保持较高的决策准确率。
【Abstract】 The method of combining attribute reduction with the basic theory of support vector machines for classification is proposed.Then the method is applied to medical diagnostic decision-making.The experimental results indicate that the method can decrease the computational complexity and memory requirement.Furthermore,the decision-making accuracy is still satisfactory.
【关键词】 属性约简;
粗集理论;
支持向量机;
医疗诊断;
【Key words】 attribute reduction; rough set theory; support vector machines; medical diagnosis;
【Key words】 attribute reduction; rough set theory; support vector machines; medical diagnosis;
【基金】 国家973基础研究规划计划项目(编号:2002cb312200);国家863高技术研究发展计划项目(编号:2002AA412010);国家自然科学基金项目(编号:60174038)
- 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2005年13期
- 【分类号】R44
- 【被引频次】8
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