【摘要】：自閉癥是當今社會一個被廣泛關注的問題,它目前被定義為一種腦部神經發(fā)育障礙所導致的疾病。近年,隨著醫(yī)療的普及,自閉癥的發(fā)現(xiàn)率逐年遞增,但是從目前醫(yī)學上的一些結論可以看出,自閉癥病因復雜無法確定,且診斷繁瑣困難。因此如何有效且快速地診斷身體發(fā)育未達到評估要求的兒童是否患有自閉癥,是一個有難度也很有價值的問題。雖然兒童是否患有自閉癥難以診斷,但是換個角度,如果能從自閉癥兒童身上找到某些顯著影響或者顯著改善其自閉癥癥狀的因素,那么不僅能找到有效改善自閉癥兒童癥狀的治療方案,還能給自閉癥兒童的診斷帶來更多的可用信息。本文的目的是使用機器學習去嘗試分析自閉癥兒童暴躁行為的主要原因和改善方法,即從自閉癥兒童數(shù)據(jù)的所有特征中找出能影響自閉癥暴躁行為的特征。然而只有那些基于輸入特征值能正確判斷暴躁行為輸出特征值的模型,其模型的特征影響因子才會是有效的,因而本文在初步特征選擇之后,需要進行機器學習,來進一步確定和判斷選擇特征。在進行機器學習步驟之前,還考察了數(shù)據(jù)的特殊情況,即醫(yī)學統(tǒng)計分析上的兩個常見問題:數(shù)據(jù)特征數(shù)p遠大于樣本數(shù)N;不平衡數(shù)據(jù)使學習模型產生歸納偏見和導致噪聲影響增大。不平衡數(shù)據(jù)的問題采用機器學習的集成方法或是不需要數(shù)據(jù)平衡的模型解決,而特征數(shù)p遠大于樣本數(shù)N的問題通過特征選擇減小P的值來解決。實驗整體步驟:先采用均值替換的方法補全缺省值,保存數(shù)據(jù)的整體信息,保證數(shù)據(jù)相關性檢驗和模型擬合的可靠性。然后根據(jù)相關性的結果、隨機森林模型和Adaboost模型初步擬合的特征重要性結果,進行特征選擇。在實現(xiàn)樣本數(shù)W大于特征數(shù)p后,再進行DEA方法的缺省值替換。接著選擇k=5的交叉檢驗作為實驗評估方法,選擇錯誤率、精度和混淆矩陣及ROC曲線作為度量標準,進行隨機森林模型、Adaboost模型、FCM模型的擬合。最后根據(jù)擬合結果確定最終的特征影響因子,即影響自閉癥兒童暴躁行為的特征。本文對于FCM模型所做的主要工作有四點:在FCM模型之前增加了重新選擇特征維度和DEA替換缺失值的部分;通過隨機森林等模型驗證重新選擇特征的準確度和確定關聯(lián)系數(shù)矩陣;采用機器學習的集成方法解決不平衡數(shù)據(jù)的問題;擬合之后根據(jù)擬合準確度去選擇最終的較大影響的特征。
【圖文】：

圖４－１：實驗流程和對應理論逡逑如圖４－１是具體的流程設計，以及每步流程所對應的第二第三章中方法逡逑理論。逡逑本文在數(shù)據(jù)整理編碼之后，第一步采用均值替換的方法補全缺省值，，保存逡逑

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【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：C815

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本文編號：2689934