基于粗糙集和C4.5决策树的临床病例数据分类研究-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的
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该文提出了一种将粗糙集理论和C4. 5 决策树算法结合在一起的一种改进算法.
该算法利用粗糙集理论中的属性的约简功能首先将初始数据进行规约, 然后再将规约后的数据 …

近几十年来, 数据库技术和海量存储器等硬件的快速发展使得人们收集数据的能力得到进一步的
提高. 面对信息时代海量数据的出现, 如何有效地利用大量的原始数据分析现状以预测未来 …

医疗数据挖掘能够对现有病历数据库中数据进行自动分析并且提供有价值的医学知识.
针对临床病历数据库中存在大量重复样本和冗余属性, 从而影响医疗诊断的精度和速度这一问题 …

C4. 5 算法是通过信息增益率选择相关属性, 其约简性能较差, 得到的分类结果较复杂,
部分数据甚至会因过度拟合形成虚假规则. 为了解决这个问题, 提出一种新的改进算法RSC4. 5 …

医院感染是目前各级医院存在的一个突出公共卫生问题, 也是多年来各级医院拟解决的难题.
在介绍医院感染的基本知识的基础上, 分析和研究了粗糙集与决策树两种常用的数据挖掘工具 …

目前, 粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域. 本文提出一种基于粗糙集理论的分类
数据挖掘算法, 从实际数据出发, 运用不同简化层次的算法, 导出每个层次上的信息集 …

医学数据通常属性较多, 这在很大程度上限制了信息系统对医疗数据的挖掘效率.
通过分析粗糙集正域的相关思想, 结合医学领域数据的特点, 提出一种基于粗糙集正域的医疗 …

提出基于粗糙集和随机森林算法辅助糖尿病并发症分类. 首先, 运用简化的分明矩阵法对属性约
简, 产生新的决策信息系统; 其次, 采用随机森林算法对该新信息系统生成随机森林, 实现分类; …

一种改进的C4.5决策树算法-[维普官方网站]-www.cqvip.com-维普网  我的维普 购物车 充值 客服
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