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基于粗糙集的决策树在医疗诊断中的应用  
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【英文篇名】 Application of Decision Tree Based on Rough Set in Medical Diagnosis
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【作者】 黄锦静; 陈岱; 李梦天;
【英文作者】 HUANG Jin-jing; CHEN Dai; LI Meng-tian; School of Computer Science and Technology; China University of Mining and Technology;
【作者单位】 中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机技术与发展 , Computer Technology and Development, 编辑部邮箱 2017年 12期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; 属性约简; 可分辨矩阵; C4.5算法; 决策树;
【英文关键词】 rough set; attribute reduction; discernibility matrix; C4.5 algorithm; decision tree;
【摘要】 网上医疗诊断越来越受欢迎,电子病例的数据也越来越多。如何从众多的医疗数据中降低医疗数据的冗余度,快速提取有用的医疗价值,提高医疗诊断的速度和精度,成了一个大家研究的热点问题。针对这一系列问题,研究了医疗系统关于肺癌诊断的一些数据,建立了基于属性依赖改进的可分辨矩阵属性约简的C4.5算法,并用随机森林进行算法改进。属性约简算法降低了医疗数据的冗余度,决策树算法提取了肺癌诊断的一些规则,随机森林提高了医疗诊断的准确性。文中对肺癌诊断场景进行了仿真实验与应用,并将单纯的C4.5算法,属性约简与单棵C4.5决策树,属性约简和C4.5决策树随机森林进行性能比较。实验结果表明,该方法加快了计算速度,提高了医疗诊断的精度。
【英文摘要】 Online medical diagnosis is becoming more and more popular, so more and more data are in electronic records.How to reduce the redundancy of medical data, extract useful medical value rapidly from a large number of medical data, and improve the speed and accuracy of medical diagnosis has become a hot issue.In view of it, some data of diagnosis of lung cancer in medical system are researched,and the C4.5 algorithm of attribute reduction based on attribute-dependent improved discernibility matrix is establishe...
【基金】 国家级大学生创新项目(201510290002)
【更新日期】 2018-01-15
【分类号】 R-05;TP18
【正文快照】 1概述随着计算机行业的快速发展,医院也开始走向电子化时代,网上挂号、网上诊断、电子病例等,积累了海量的医疗数据。如何利用这些数据挖掘出医疗价值,即基于医疗的数据挖掘,成为一个非常热门的研究领域。医疗数据的挖掘在医疗领域应用的主要内容包括医疗图像数据挖掘、医疗管?

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