本文選題：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 + 心臟疾病　； 參考：《控制工程》2017年06期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有的心臟疾病診斷系統(tǒng)耗時(shí)較多、昂貴且容易出錯(cuò)的問題,提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則優(yōu)化PSO-SVM的心臟疾病誘發(fā)因素檢測(cè)算法。首先,利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法選擇疾病的特征,并對(duì)特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練;然后,PSO-SVM對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集進(jìn)行分類,并根據(jù)分類結(jié)果分析心臟疾病誘發(fā)因素;最后,在UCI克利夫蘭數(shù)據(jù)集上以置信度作為指標(biāo)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的算法的有效性及可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比其他兩種較為先進(jìn)的分類算法,提出的算法取得了更好的分類性能,為醫(yī)生診斷和治療心臟疾病提供了一個(gè)強(qiáng)有力的檢測(cè)工具。
[Abstract]:In order to solve the problem of time-consuming, expensive and error-prone in the existing heart disease diagnosis system, a novel detection algorithm based on association rule optimization (PSO-SVM) is proposed to detect the predisposing factors of heart disease. Firstly, the association rule mining algorithm is used to select the feature of disease and train the feature data set. Then PSO-SVM classifies the training set and test set, and analyzes the induced factors of heart disease according to the classification results. The validity and reliability of the proposed algorithm are verified by experiments on the UCI Cleveland dataset. Experimental results show that compared with the other two more advanced classification algorithms, the proposed algorithm achieves better classification performance and provides a powerful detection tool for the diagnosis and treatment of heart diseases by doctors.
【作者單位】： 浙江工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：R540.4;TP18

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本文編號(hào)：2045281