面向医药数据的自动分类方法对比分析
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 分类方法及应用概述 | 第12-20页 |
| 2.1 分类方法简介 | 第12-14页 |
| 2.1.1 分类的定义 | 第12页 |
| 2.1.2 分类的目的 | 第12-13页 |
| 2.1.3 分类的基本步骤 | 第13-14页 |
| 2.2 分类方法在医药数据中的应用 | 第14-18页 |
| 2.2.1 决策树归纳的应用 | 第15-16页 |
| 2.2.2 神经网络算法的应用 | 第16页 |
| 2.2.3 支持向量机的应用 | 第16-17页 |
| 2.2.4 贝叶斯分类器的应用 | 第17-18页 |
| 2.3 分类方法的对比分析研究 | 第18-20页 |
| 2.3.1 通用数据的对比分析 | 第18页 |
| 2.3.2 特定类型医药类数据的对比分析 | 第18-20页 |
| 第三章 分类方法及复合分类器的理论基础 | 第20-39页 |
| 3.1 几种主要的分类方法 | 第20-29页 |
| 3.1.1 决策树归纳 | 第20-22页 |
| 3.1.2 贝叶斯分类器 | 第22-24页 |
| 3.1.3 支持向量机 | 第24-26页 |
| 3.1.4 惰性学习法 | 第26-28页 |
| 3.1.5 基于规则的分类 | 第28-29页 |
| 3.1.6 其他分类方法 | 第29页 |
| 3.2 分类方法的比较准则 | 第29-32页 |
| 3.2.1 分类模型的评估准则 | 第29-30页 |
| 3.2.3 分类模型的性能评估指标 | 第30-32页 |
| 3.3 数据预处理 | 第32-35页 |
| 3.3.1 数据清理 | 第32-33页 |
| 3.3.2 数据归约 | 第33-34页 |
| 3.3.3 维归约 | 第34-35页 |
| 3.4 基于模糊状态的复合分类器 | 第35-39页 |
| 3.4.1 分类结果矩阵 | 第36页 |
| 3.4.2 模糊状态分析 | 第36-38页 |
| 3.4.3 在医学诊断中的应用 | 第38-39页 |
| 第四章 分类方法比较及复合分类器的实验分析 | 第39-54页 |
| 4.1 实验数据集 | 第39页 |
| 4.2 实验工具 | 第39页 |
| 4.3 实验方法 | 第39页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第39-54页 |
| 4.4.1 KNN结果分析 | 第39-40页 |
| 4.4.2 CART决策树归纳 | 第40-43页 |
| 4.4.3 贝叶斯分类器 | 第43-48页 |
| 4.4.4 支持向量机 | 第48-49页 |
| 4.4.5 各方法横向比较分析 | 第49-50页 |
| 4.4.6 基于模糊状态的复合分类器 | 第50-54页 |
| 第五章 结语 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
