摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.3 主要研究内容 | 第15页 |
1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
第2章 关键技术 | 第17-34页 |
2.1 Spark分布式大数据处理平台 | 第17-21页 |
2.1.1 弹性分布式数据集 | 第18-20页 |
2.1.2 Spark SQL | 第20页 |
2.1.3 Spark MLLib | 第20-21页 |
2.1.4 Spark M1与Spark MLlib的区别与联系 | 第21页 |
2.2 决策树 | 第21-23页 |
2.2.1 划分选择 | 第22-23页 |
2.2.2 剪枝处理 | 第23页 |
2.3 支持向量机 | 第23-31页 |
2.3.1 最大边缘超平面 | 第24-25页 |
2.3.2 线性可分支持向量机 | 第25-28页 |
2.3.3 线性不可分支持向量机 | 第28-31页 |
2.4 分类模型评价指标 | 第31-33页 |
2.5 本章小结 | 第33-34页 |
第3章 肝硬化疾病数据预处理 | 第34-56页 |
3.1 数据来源 | 第34-36页 |
3.2 数据提取 | 第36-39页 |
3.3 数据集成 | 第39-42页 |
3.4 数据预处理 | 第42-55页 |
3.4.1 数据归一化 | 第43-50页 |
3.4.2 缺省值处理 | 第50-53页 |
3.4.3 属性值数值化处理 | 第53-55页 |
3.5 本章小结 | 第55-56页 |
第4章 构建分类模型 | 第56-65页 |
4.1 实验环境 | 第56-59页 |
4.1.1 Scala环境搭建 | 第57页 |
4.1.2 Spark环境搭建 | 第57-59页 |
4.2 基于Spark平台构建肝硬化分类模型 | 第59-64页 |
4.2.1 构造带有类标签特征向量的弹性分布式数据集 | 第59-60页 |
4.2.2 肝硬化预测模型 | 第60-64页 |
4.3 本章小结 | 第64-65页 |
第5章 实验分析与原型系统设计实现 | 第65-70页 |
5.1 对肝硬化分类模型进行评估 | 第65-67页 |
5.2 对比实验结果 | 第67-68页 |
5.3 肝硬化预测原型系统设计与实现 | 第68页 |
5.4 本章小结 | 第68-70页 |
结论 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-75页 |
附录A 攻读学位期间所参与的主要成果 | 第75-76页 |
致谢 | 第76页 |