下载文档原格式
利用主成分分析解析心脏病患者病情的关键因素心脏病是一种常见且严重的疾病，它对患者的健康和生活质量产生了巨大的影响。
为了更好地了解心脏病患者的病情状况，我们可以利用主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）这一统计方法来解析心脏病患者病情的关键因素。
主成分分析是一种多元统计方法，可以用来降低数据的维度，同时保留数据中最重要的信息。
通过将原始数据投影到一组新的变量（主成分）上，主成分分析可以帮助我们发现影响心脏病患者病情的关键因素。
为了利用主成分分析解析心脏病患者病情的关键因素，我们需要进行以下步骤：1. 数据收集和准备：收集包含心脏病患者的临床数据，例如年龄、性别、血压、胆固醇水平等。
确保数据的准确性和完整性，并进行预处理，如缺失值填充和异常值处理。
2. 标准化数据：在进行主成分分析之前，我们需要将数据进行标准化处理，以保证各个变量之间的单位和范围一致。
常用的标准化方法有Z-score标准化和min-max标准化。
3. 计算协方差矩阵：协方差矩阵反映了原始数据中各个变量之间的相关关系。
通过计算协方差矩阵，我们可以得到各个变量之间的相关性。
协方差矩阵的计算可以使用相关系数矩阵或协方差矩阵函数。
4. 计算特征值和特征向量：通过对协方差矩阵进行特征值分解，我们可以得到特征值和对应的特征向量。
特征值表示主成分的解释方差比例，而特征向量表示每个主成分在原始变量上的权重。
5. 选择主成分：通过观察各个特征值的大小，我们可以选择保留的主成分数量。
通常，我们会选择保留那些特征值大于1的主成分，因为它们可以解释原始数据中的大部分方差。
6. 计算主成分得分：利用选定的主成分，我们可以将原始数据投影到新的主成分空间中，从而得到每个样本在主成分上的得分。
主成分得分可以帮助我们理解不同样本之间在关键因素上的差异。
7. 解释主成分：通过分析主成分的特征向量，我们可以解释主成分所代表的关键因素。
基于决策树的心血管疾病预测研究
郑涵耘;朱薪君;张政;孟娇;谭明亮
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2022(34)21
【摘要】目前,医疗行业的临床治疗与健康管理服务已积累了丰富的心血管疾病数据。
如何深入挖掘这些数据,并将其运用于心血管疾病的预防、诊断,是实施健康中国战略背景下现代健康领域的研究热点。
文章利用机器学习方法中的决策树模型对心血管疾病人群的数据信息进行挖掘,构建了心血管疾病预测模型,并根据决策树结果分析各危险因素对诱发心血管疾病的影响。
实验结果表明,利用机决策树方法预测心血管疾病风险的准确率较高,对预防心血管疾病具有重要的指导意义。
【总页数】4页(P46-48)
【作者】郑涵耘;朱薪君;张政;孟娇;谭明亮
【作者单位】川北医学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于优化决策树的慢性阻塞性肺疾病预测方法
2.心血管疾病危险人群风险预测分级与心血管疾病的相关性研究
3.心血管疾病危险人群风险预测分级与心血管疾病的相关性研究
4.基于决策树算法的疾病分类预测
5.基于集成回归决策树的lncRNA-疾病关联预测方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
决策树算法在医学诊断与医疗决策中的应用研究导言：随着人工智能技术的迅速发展，机器学习算法在医学领域的应用也日益广泛。
其中，决策树算法作为一种常见的分类和回归方法，已经在医学诊断与医疗决策中展现出了巨大的潜力。
本文将探讨决策树算法在医学领域的应用研究，并深入分析其优势和局限性。
一、决策树算法简介决策树算法是一种基于树状结构的机器学习算法，通过对数据集进行分层处理，最终生成一棵决策树，用于对新样本进行分类或回归预测。
决策树算法的核心思想是通过一系列的问题对样本进行划分，直至达到最终的分类结果。
二、决策树算法在医学诊断中的应用1. 疾病预测与诊断决策树算法可以通过分析大量的病例数据，构建一个能够准确预测疾病发生的模型。
通过对患者的基本信息、生活习惯、家族病史等因素进行分析，决策树算法可以帮助医生判断患者是否患有某种疾病，并给出相应的治疗建议。
2. 药物选择与剂量优化在医疗决策中，决策树算法也可以用于药物选择与剂量优化。
通过分析患者的生理指标、病情严重程度、药物代谢能力等因素，决策树算法可以帮助医生确定最合适的药物以及药物的剂量，从而提高治疗效果，减少不良反应的发生。
三、决策树算法的优势1. 可解释性强决策树算法生成的模型具有很强的可解释性，可以清晰地展示出决策的过程和依据。
这对于医生和患者来说都是非常重要的，可以帮助医生更好地向患者解释诊断结果和治疗方案，增加患者的信任感和治疗依从性。
2. 处理非线性关系决策树算法能够处理非线性关系，对于医学领域中复杂的疾病和药物反应等问题具有很好的适应性。
相比于传统的线性模型，决策树算法能够更准确地捕捉到各种因素之间的复杂关系，提高预测和诊断的准确性。
四、决策树算法的局限性1. 过拟合问题决策树算法容易出现过拟合问题，即在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。
这是因为决策树算法在生成决策树时可能过于关注训练集中的细节，从而导致对新样本的泛化能力较差。
为了解决过拟合问题，可以采用剪枝等方法进行优化。
决策树算法在医疗诊断中的应用研究医疗诊断是一件非常复杂的事情，需要医生充分了解病人的病史、症状等一系列信息，才能进行确定诊断并做出治疗方案。
然而，随着医疗领域的发展，现代医学诊断越来越倾向于采用计算机智能化技术，以辅助医生进行决策。
而作为其中应用最广泛的一个算法，决策树算法在医疗诊断中也发挥着重要作用。
什么是决策树算法？决策树算法是一种常用的机器学习算法，它可以将大量数据按照特定规则建立一棵决策树模型，用于对数据进行分类或预测。
决策树算法的核心思想是将数据集划分成一些小的子集，每个子集都对应一条从根节点到叶节点的路径，根据特征选择的优劣，逐步完成分类或预测任务。
如何应用决策树算法进行医疗诊断？决策树算法可以应用于医疗诊断领域中，既可以用于辅助医生诊断，也可以用于工业化大规模诊断、筛查等。
通过建立一棵决策树模型，可以将病人的病史、症状、医学检测结果等多种数据进行分析，快速地确定最佳诊断结果。
下面我们将介绍决策树算法在医疗诊断领域中的具体应用。
1. 冠心病冠心病是一种常见的心脏病，严重影响人们健康。
通过应用决策树算法分析协同临床研究中收集的500多个冠心病患者的病史和诊断结果，可实现快速、准确地诊断冠心病。
2. 乳腺癌乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，对于女性健康有极大的威胁。
应用决策树算法可以对影响乳腺癌患者存活率的多种因素进行分析，包括患者年龄、家族史、肿瘤大小、肿瘤分级、淋巴结状况等，从而对患者进行精准的生存分析和预测。
3. 糖尿病糖尿病是一种常见的代谢性疾病，通过应用决策树算法，既可以预测患病风险，也可以为患者提供个性化治疗建议。
通过对患者临床检验数据、患者基本信息等多种因素进行分析，构建出高效的模型，能够提供可靠的治疗建议。
4. 阿尔兹海默病阿尔兹海默病是一种常见的神经退行性疾病，也常常被称为老年痴呆症。
通过对阿尔兹海默病患者大量临床数据的分析，可以构建出精准的决策树模型，实现了对疾病的预测、诊断、治疗等多个方面的支持。
决策树算法在医疗数据中的应用研究随着医疗数据的不断积累，如何有效地利用这些数据来提升医疗诊断和治疗效果成为了医学领域的一个重要话题。
决策树算法是一种非常有效的机器学习算法，其在医疗数据中的应用也备受关注。
本文将从决策树算法的基本原理、应用场景和研究进展三个方面进行论述。
一、决策树算法的基本原理对于决策树算法，我们可以将其看作是一棵由节点和有向边构成的树，其中每个节点代表一个属性或特征，每条有向边代表相应特征值的选择。
在构建决策树时，我们需要根据数据集中的样本特征不断选择最优的特征，将数据划分成不同的子集并递归执行此过程，直至所有的子集完全分为一类。
决策树算法的本质在于通过数据集的特征选择，寻找一个能够对数据进行划分并使得分类结果最好的特征。
二、决策树算法在医疗数据中的应用场景在医疗领域，决策树算法可以应用于各种数据分析和模型构建方面。
比如，我们可以利用决策树算法来分析患者的病历信息，检测潜在的风险因素，预测疾病的进展趋势和根据症状进行诊断推理。
此外，决策树算法还可以应用于医疗图像分析、生物信息学等方面的数据挖掘，从而提升医疗科学的研究效率和准确性。
三、决策树算法在医疗数据中的研究进展随着机器学习技术的不断发展，决策树算法在医疗数据中的应用也得到了越来越多的研究。
其中一些研究成果表明，利用决策树算法可以更准确地对慢性疾病，如糖尿病、心脏病、哮喘等进行诊断和预测。
此外，针对医疗图像数据的研究也表明，决策树算法可以大大提高医生对肿瘤等疾病的识别率和分类精度。
比如，美国犹他大学的研究团队就利用决策树算法分析肝脏医学影像数据，成功预测了肝血管瘤的分级。
需要指出的是，虽然决策树算法在医疗数据中的应用有很多优势，但也存在一定的缺陷。
因为决策树算法的分类效果非常依赖于特征的选择和权重赋值，若特征选择不全面或者权重分配不合理，则会显著降低算法的准确性和鲁棒性。
此外，在面对极端情况，如极端样本偏差或缺失、异常值的存在等，决策树算法的表现也可能较差。
决策树在医疗诊断中的实际应用随着人工智能技术的不断发展和应用，决策树在医疗诊断中的实际应用也越来越广泛。
决策树是一种用于分类和预测的监督学习算法，通过生成树状图模拟决策过程，提供决策依据和结果预测。
在医疗领域，决策树被广泛应用于疾病诊断、药物治疗选择、病情预测等方面，为医生提供了重要的辅助决策工具。
首先，决策树在疾病诊断中发挥着重要作用。
医生在面对病人的症状和体征时，往往需要进行一系列的判断和推理，以确定病人的疾病类型和严重程度。
决策树可以根据一系列特征和规则，快速准确地对病人进行分类，帮助医生进行初步诊断。
例如，对于肺部感染的诊断，决策树可以根据病人的咳嗽、咳痰、发热等症状进行判断，指导医生进行相应的检查和治疗。
其次，决策树在药物治疗选择中也具有重要意义。
不同的疾病可能需要不同的药物治疗方案，而不同的人也可能对同一药物产生不同的反应。
决策树可以通过分析病人的个体特征和疾病情况，为医生提供合理的药物选择建议。
例如，对于高血压患者的治疗，决策树可以根据病人的年龄、性别、血压水平、合并症等因素，推荐最适合的降压药物种类和剂量。
此外，决策树还可以用于病情预测和风险评估。
医生需要对病人的病情发展和治疗效果进行预测，以制定合理的治疗计划和预防措施。
决策树可以根据病人的临床资料和实验室检查结果，预测病情的发展趋势和治疗效果，帮助医生做出更准确的决策。
例如，对于心脏病患者的预后评估，决策树可以根据病人的年龄、心脏功能、合并症等因素，预测病人未来发生心脏事件的概率，指导医生进行个性化的治疗和管理。
有了决策树的辅助，医生可以更科学地进行诊断和治疗决策，减少主观因素的干扰，提高诊断的准确性和治疗的有效性。
然而，决策树在医疗诊断中的应用也面临一些挑战和限制。
首先，决策树模型的建立需要大量的数据支持，而医疗数据的获取和处理往往受到隐私和伦理等方面的限制。
其次，决策树模型的解释性和可解释性较差，对于一些复杂的疾病和病情，可能无法提供令人信服的决策依据。
决策树在医疗诊断中的实际应用决策树是一种常见的机器学习算法，它模拟人类决策过程，并通过一系列规则和条件来帮助做出最终决策。
在医疗领域，决策树被广泛应用于辅助医生进行诊断和治疗决策。
本文将探讨决策树在医疗诊断中的实际应用，并对其优势和局限性进行分析。
一、决策树在疾病诊断中的应用决策树在疾病诊断中的应用是其最常见的用途之一。
通过对患者的临床表现、检查结果和病史等信息进行分析，决策树可以帮助医生判断患者可能患有的疾病类型，并给出相应的治疗建议。
例如，对于心脏病的诊断，决策树可以通过分析患者的胸痛类型、心电图结果、年龄等因素来帮助医生做出诊断。
二、决策树在药物治疗中的应用除了疾病诊断，决策树还可以在药物治疗中发挥作用。
在临床实践中，患者可能同时患有多种疾病，需要同时服用多种药物。
决策树可以帮助医生判断患者的药物相互作用，避免不良反应的发生。
同时，决策树还可以根据患者的病情特点和药物代谢情况，为医生提供个性化的治疗方案。
三、决策树在医疗资源分配中的应用在医疗资源有限的情况下，决策树可以帮助医院和政府部门进行资源合理分配。
通过分析患者的病情和治疗需求，决策树可以帮助医院确定治疗优先级，合理安排手术和检查时间，并优化医疗资源的利用效率。
这对于缓解医疗资源紧张的问题具有重要意义。
四、决策树在医疗风险评估中的应用在手术前后和治疗过程中，医生需要对患者的风险进行评估，以便及时采取相应的措施。
决策树可以通过分析患者的临床资料、手术风险因素和术后并发症的概率，为医生提供科学的风险评估依据，帮助医生做出更加准确的决策。
五、决策树的优势和局限性决策树作为一种机器学习算法，具有许多优势，如易于理解和解释、能够处理多种类型的数据、对缺失值不敏感等。
然而，决策树在医疗诊断中也存在一些局限性，如容易出现过拟合、对噪声数据敏感等。
因此，在实际应用中，医生和研究人员需要结合具体情况，综合考虑决策树的优势和局限性，进行合理的选择和应用。
决策树算法在医疗领域中的应用研究一、引言近年来，医疗领域随着技术的不断升级与进步，数据量的持续增长，机器学习算法也逐渐应用于医疗领域。
在这些算法中，决策树算法具有清晰的可视化、解释性强和易于理解等优点，已经被广泛应用于医疗行业。
本文将探讨决策树算法在医疗领域中的应用和研究。
二、决策树算法决策树是一种分类和回归分析的算法，从根节点开始，根据属性值的不同分成不同的叶子节点，每个叶子节点代表一种分类结果。
它根据数据的特征，不断地将数据分成更小的组，直到每个组只包含一种类别为止。
决策树算法的一般流程如下：（1）选择最佳特征作为节点：通过计算特征的信息增益或信息增益率等指标，选择出最佳特征作为当前的节点。
（2）划分数据集：将数据根据最佳特征分为多个数据子集。
（3）递归建树：对于每个子集，重复步骤（1）和（2），直到所有数据都分完或满足某个停止条件。
（4）剪枝：对决策树进行剪枝，去除一些不重要的节点，防止过拟合。
三、决策树算法在医疗领域中的应用1.疾病诊断决策树算法可用于疾病的诊断，根据不同症状和检查结果，将患者分为不同的疾病类型，从而为医生提供判断依据。
例如，将患者的年龄、性别、血压等作为特征，根据各个特征值的不同，建立决策树模型，预测患者是否有高血压、糖尿病等疾病。
2.药物副作用预测决策树算法可用于预测药物副作用，根据病人的个人信息、基因型等特征，预测病人在使用药物后是否会产生副作用。
例如，将病人的年龄、性别、基因型等特征作为属性，建立决策树模型，预测在使用药物后是否会出现心脏病、肝损伤等副作用。
3.医学影像诊断决策树算法可用于医学影像的诊断，根据医学影像特征，建立决策树模型，判断患者是否患有肿瘤等疾病。
例如，将CT影像的肿瘤形状、大小、密度等特征作为属性，建立决策树模型，预测患者是否患有肺癌、乳腺癌等疾病。
四、总结决策树算法是一种可视化、解释性强、易于理解的机器学习算法，适用于医疗领域的多个应用场景。
决策树在医疗诊断中的实际应用1.引言在当今社会，随着人们对健康意识的增强，医疗诊断和治疗显得尤为重要。
然而，医疗领域的复杂性和多变性使得医生们在诊断疾病时面临着很大的挑战。
因此，借助人工智能技术，尤其是决策树算法成为一种新的趋势。
本文将探讨决策树在医疗诊断中的实际应用。
2.决策树算法的基本原理决策树是一种用于分类和预测的监督学习算法。
它通过一系列的决策节点和叶子节点构建了一棵树形结构，每个决策节点对应一个属性或特征，而叶子节点对应一个类别或值。
当给定一个输入样本时，决策树会根据样本的特征逐步向下遍历树的节点，最终得出样本所属的类别或值。
3.决策树在医疗诊断中的应用在医疗领域，决策树算法可以用于辅助医生进行疾病诊断和预测疾病风险。
以肿瘤诊断为例，医生通常会根据肿瘤的大小、形状、位置等特征进行诊断。
而决策树算法可以根据这些特征构建一棵分类树，帮助医生判断肿瘤是良性还是恶性。
此外，决策树还可以用于预测患者的疾病风险，如心脏病、糖尿病等。
通过分析患者的生活方式、遗传因素等特征，决策树可以帮助医生预测患者未来可能患某种疾病的风险。
4.决策树算法的优势与传统的医疗诊断方法相比，决策树算法具有一些明显的优势。
首先，决策树算法可以自动处理大量的特征，并能够自动选择最重要的特征进行分类和预测，减轻了医生的工作负担。
其次，决策树算法的结果更易于理解和解释，这有助于医生和患者之间的沟通和决策。
此外，决策树算法还具有较好的鲁棒性和泛化能力，能够处理缺失数据和噪声数据，提高了诊断和预测的准确性。
5.决策树算法的局限性虽然决策树算法在医疗诊断中具有诸多优势，但也存在一些局限性。
首先，决策树算法容易产生过拟合的问题，特别是在面对大量特征或复杂数据时，容易使得树形结构过于复杂，导致模型过拟合。
其次，决策树算法对于连续型数据的处理不够灵活，需要对连续型数据进行离散化处理，容易丢失部分信息。
另外，决策树算法对于不平衡数据的处理也不够理想，容易使得模型在少数类别上产生偏差。
决策树在医疗诊断中的实际应用引言随着人工智能技术的不断发展，决策树算法作为一种基于数据挖掘的方法，在医疗诊断和治疗中得到了广泛的应用。
本文将探讨决策树在医疗诊断中的实际应用，并分析其优势和局限性。
决策树算法简介决策树是一种基于树形结构的预测模型，它模拟人类在面临决策时的思维过程，从而利用已知的数据集对未知数据进行分类或预测。
决策树算法的核心思想是通过对数据集的特征进行分析，构建一棵树形结构，从根节点开始根据不同的特征进行分支，直到叶子节点得出最终的分类结果或预测值。
决策树在医疗诊断中的应用在医疗领域，决策树算法可以通过对患者的临床信息和检查结果进行分析，帮助医生进行疾病的诊断和预测。
例如，在肿瘤诊断中，医生可以利用决策树算法对患者的肿瘤类型、大小、位置等特征进行分析，从而辅助医生进行准确的诊断和治疗方案制定。
此外，决策树算法还可以用于预测患者的病情发展趋势，帮助医生提前采取相应的治疗措施。
优势分析决策树算法在医疗诊断中具有以下几个优势：1. 可解释性强：决策树算法构建的分类模型可以清晰地展现出特征之间的关系，有助于医生理解疾病的发展规律和预测结果的产生过程，从而更好地指导临床实践。
2. 适用于多种数据类型：决策树算法对于离散型和连续型数据都具有较好的适应性，可以处理多种类型的临床数据，包括病史、体征、实验室检查等信息。
3. 高效性：相比于其他复杂的机器学习算法，决策树算法计算速度较快，可以在较短的时间内对大规模的医疗数据进行分析和预测。
局限性分析然而，决策树算法在医疗诊断中也存在一些局限性：1. 过拟合问题：决策树算法容易过拟合训练数据，导致模型在未知数据上的泛化能力较差。
因此，在应用决策树算法进行医疗诊断时，需要对模型进行适当的剪枝和参数调优，以提高模型的泛化能力。
2. 对异常值敏感：决策树算法对异常值较为敏感，可能导致模型产生误判。
在医疗诊断中，存在一些特殊情况和异常数据，需要对数据进行预处理，以减少异常值对模型的影响。
总第240期2009年第10期计算机与数字工程Computer&D ig ital Eng ineer ingV ol.37N o.10171基于PCA的决策树算法在心脏病诊断中的应用*程颖1)崔运涛2)(中国地质大学计算机学院1)武汉430074)(中国地质大学资源学院2)武汉430074)摘要主成分分析(P rincipal Co mpo nent A nalysis,PCA)可以处理大量过程参数间的关系与变化,排除次要因素,提取主要因素。
文章将主成分分析和决策树C4.5算法相结合,提出一种心脏病诊断预测的新方法,该方法采用P CA方法对影响心脏病诊断的众多变量进行降维处理,减少了预测模型的输入量,消除输入数据间的相关性,用C4.5算法建立心脏病诊断的预测模型。
经实验证明有效的提高了C4.5算法的分类正确率,提高了心脏病诊断的正确率。
关键词主成分分析决策树C4.5算法信息增益心脏病诊断中图分类号T P393A pplicatio n of Decision T ree Algo rithmBased on PCA in the Application o f Heart Disease DiagnosisCheng Y ing1)Cui Y untao2)(De pa rtme nt of Com puter Science,Ch ina U niver sity o f G eo sciences1),W uhan430074)(D epartm ent of R eso ur ce,China U niver sity o f G eo sciences2),W uhan430074)A bstract Pr incipa l Co mponent A nalysis(P CA)can handle a lar ge number o f pr o cess pa ra meter s a nd ch anges the relationsh ip be twee n the exclusio n of seco ndar y facto r s,ex tr action o f the m ain f acto rs.T he com bination o f the pr incipa l compo nent analysis and decisio n tr ee alg or ithm C4.5,has be en used in the hear t disease dia gnosis.T he new f or ecast meth-o d first use P CA fo r data dimensionality r eduction,r educing the input o f the pr ediction m odel.T hen the C4.5algo rithm has used to e stablish the pr edict io n mo del o f the hea rt dise ase diag nosis.T he e xper iment pr ov ed tha t the r esult o f this metho d w as m or e accura te than the C4.5alg or ithm,a nd it impr o ved the diag nostic accur acy r ate o f he ar t disease.Key words PCA,dec ision tr ee a lg or ithm C4.5,info r mation g ain,hear t disea se diag nosisClass Nu mber T P3931引言心脏病是目前世界上危害人类身体健康的主要疾病之一,由于心脏病诊断需要多项临床检验指标,是典型的多因素识别问题。
因此,随着计算机的普及应用,借助数据挖掘方法利用临床检验指标建立疾病诊断模型用于疾病的辅助诊断越来越受到医学界的重视。
数据挖掘的核心技术,即算法主要有统计分析方法、神经元网络、决策树方法和遗传算法等。
随着现代科技的发展,特别是数学方法和计算机技术的应用,出现了一些新的集成预测方法。
如谷琼等[1]的基于主成分分析的GEP算法等。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的统计方法,可以处理大量过程参数间的关系与变化,排除次要因素,提取主要因数。
决策树是一种常用于预测模型的算法,它是通过将大量数据有目的地分类,从而找出潜在的、有价值的信息。
本文将统计分析中的主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA),和决策树C4.5算法相结合,用于心脏病的诊断中以获取更好的预测准确率。
*收稿日期:2009年6月24日,修回日期:2009年7月22日作者简介:程颖,女,硕士,研究方向:数据挖掘。
崔运涛,男,硕士,研究方向:地学信息工程。
172程颖等:基于P CA的决策树算法在心脏病诊断中的应用第37卷2主成分分析的原理及基本思想原理:设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,它是数学上处理数据降维的一种常用的方法。
基本思想:主成分分析是设法将原来众多(比如m个)具有一定相关性的指标,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。
通常数学上的处理就是将原来m个指标作线性组合,作为新的综合指标。
最经典的做法就是用F1 (选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。
因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Co v(F1,F2)=0,则F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,,,,第P个主成分[4]。
3决策树C4.5算法决策树方法的起源是概念学习系统CLS,然后发展到ID3方法而为高潮,后来演化为能处理连续属性的C4.5。
决策树方法是应用最广泛的归纳推理算法之一,对噪声数据有很好的建造性且能学习析取表达式。
决策树方法是挖掘分类规则的有效方法,通常包括2个部分:1)树的生成,开始时所有的数据都在根节点,然后根据设定的标准选择测试属性,用不同的测试属性递归进行数据分割。
2)树的修剪,就是除去一些可能是噪音或异常的数据。
基于信息熵的ID3算法、C4.5算法都能有效地生成决策树,建决策树的关键在于建立分支时对记录字段不同取值的选择[3]。
C4.5算法利用比较各个描述性属性的信息增益值(Inform ation Gain值)的大小,来选择Gain值最大的属性进行分类。
如果存在连续型的描述性属性,那么首先要是把这些连续型属性的值分成不同的区间,即离散化。
把连续型属性值离散化的方法有[2]:1)寻找该连续型属性的最小值,并把它赋值给MIN,寻找该连续型属性的最大值,并把它赋值给MAX;2)设置区间[M IN,M AX]中的N个等分断点A i,它们分别是A i=M IN+M AX-M INN@i,其中i=1,2,,,N。
3)分别计算把[M IN,A i]和(A i,M AX](i= 1,2,,,N)作为区间值时的Gain值,并进行比较;4)选取Gain值最大的A k作为该连续型属性的断点,把属性值设置为[M IN,A k]和(A k,M AX)两个区间值。
C4.5算法使用信息增益的概念来构造决策树,其中每个分类的决定都与所选择的目标分类有关。
信息增益是指信息熵的有效减少量,根据它就能够确定在什么样的层次上选择什么样的变量来分类。
4PCA-C4.5算法及其实验过程4.1PCA-C4.5算法该方法以PCA为数学基础,对数据进行预处理,在保留测试数据主要信息的前提下,去除数据间的相关性,减少噪音影响,提高数据集的质量,有效降低数据维数。
再用决策树C4.5算法进行建模。
PCA-C4.5算法框架描述如下:R:a set of non-goal attributes some of which with continuous values,C:the goal attribute,S:a training set;returns a decision tree;BEGI N:1.Input sample sets X;2.Co mpute mean and st andard deviation of X,standar diza-t ion X,X y X c;//计算X的均值和标准差,对X标准化;3.Co var ianceM at rix=cov(X c);//计算协方差矩阵4.[Eig env alue,Eig envector]=eig(co var ianceM atr ix); //计算协方差矩阵的特征值和特征向量5.Eigenvalues=flipud(Eigenvalue);//降序排列特征值6.Select eigenvalues and eigenvector;//选择相应的特征值和特征向量7.Determine K pieces of principal component s accor ding t o their accumulative co ntr ibut ions ratio;//根据累积贡献率确定K个主成分8.Co mpute the sample v alue of the first K pieces of princ-i pal co mpo nents//计算前K个主分量的样本值if S is empty then第37卷(2009)第10期计算机与数字工程173return a single no de w ith value F ailur e;if S co nsist s o f recor ds all w ith t he same v alue fo r the g oal attribute thenreturn a single no de w ith that value;if R is empty thenreturn a single no de w ith as v alue the mo st frequent o f the values of the go al att ribute that are found in r eco rds of S; [note that t hen ther e w ill be erro rs,that is,reco rds that will be im pr operly classified];for a ll at tributes of R(Ri)doif values o f Ri ar e co ntinuous thenbeg inLet A1be the minimum of R i;Let A m be the max imum of R i;{m值手工设置}for j fro m2to m21do A j=A1+j3(A12A m)/m;Let A be the value point of Ri with larg est Gain(Ri, S)based on{<=A j,>A j};end;Let D be the attribute with larg est Gain(D,S)among at-t ributes in R;Let{dj|j=1,2,,,m}be the values of attr ibut e D; L et{Sj|j=1,2,,,m}be the subsets o f S co nsisting respectively ofrecor ds w ith value dj fo r attr ibute D;return a tree with r oot labeled D and arcs labeled d1,d2, ?,dm g oingrespectively to the tr ees;C4.5(R2{D},C,S1),C4.5(R2{D},C,S2),,,C4. 5(R2{D},C,Sm);End.4.2处理数据介绍我们针对U CI中提供的两组心脏病相关的数据进行研究,数据中对影响心脏病诊断的十四个属性进行了统计。
