本文選題：紅斑鱗狀皮膚病 + k-均值算法�。� 參考：《濟南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：針對紅斑鱗狀皮膚病鑒別診斷難題,提出利用聚類分析進行診斷;采用3種k-均值、2種k-中心點、最小生成樹以及密度峰值點快速搜索聚類算法對該疾病數(shù)據(jù)進行分析,比較各算法對該疾病的聚類誤差平方和、聚類結(jié)果 Rand指數(shù)、Jaccard系數(shù)、調(diào)整Rand指數(shù)以及聚類準(zhǔn)確率;比較各算法對預(yù)處理的數(shù)據(jù)子集的聚類結(jié)果與文獻中采用k-均值算法對未預(yù)處理的該數(shù)據(jù)子集的聚類結(jié)果。結(jié)果表明:鄰域k-中心點算法對紅斑鱗狀皮膚病有很好的聚類效果,聚類準(zhǔn)確率、聚類結(jié)果 Rand指數(shù)、Jaccard系數(shù)、調(diào)整Rand指數(shù)均優(yōu)于對比算法,密度全局k-均值算法的聚類效果次之,全局k-均值算法取得最佳聚類誤差平方和;k-均值算法對預(yù)處理數(shù)據(jù)子集的聚類準(zhǔn)確率最高,鄰域k-中心點與密度全局k-均值算法的聚類準(zhǔn)確率相等;數(shù)據(jù)預(yù)處理可提高k-均值算法對該疾病的診斷準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Aiming at the difficult problem of differential diagnosis of erythema squamous dermatosis, a cluster analysis method is proposed, and three kinds of k-mean points, two kinds of k-center points, the minimum spanning tree and the fast searching clustering algorithm of density peak point are used to analyze the data of the disease. The clustering error square sum of each algorithm for the disease is compared, the Rand index and the Jaccard coefficient of the clustering result are compared, and the Rand index and the clustering accuracy are adjusted. The clustering results of the pre-processed data subsets are compared with those of the unpreprocessed data subsets by using the k-means algorithm in the literature. The results show that the neighborhood k- center algorithm has a good clustering effect on erythema squamous dermatosis, the clustering accuracy, the clustering result Rand index and the adjustment of Rand index are better than the contrast algorithm. The clustering effect of the density global kmean algorithm is the second, the global kmean algorithm obtains the best clustering error square sum, and the K-means algorithm has the highest clustering accuracy for the pre-processed data subset. The clustering accuracy of the neighborhood k- center algorithm is equal to that of the density global k- mean algorithm, and the data preprocessing can improve the diagnostic accuracy of the disease.
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61673251) 陜西省科技攻關(guān)項目(2013K12-03-24) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(GK201503067)
【分類號】：R758.6;TP311.13

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9 潘學(xué)雷;簡易聚類分析[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;1994年01期

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10 鄒曉玫;修春波;;基于聚類分析的犯罪率相關(guān)因素的研究[A];當(dāng)代法學(xué)論壇（二○一○年第3輯）[C];2010年

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10 王帥宇;K-Means算法在用戶細分方面的應(yīng)用研究[D];北京理工大學(xué);2015年

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本文編號：1966263