基于肿瘤危险因素的特征选择算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 论文内容与组织 | 第11-13页 |
| 第2章 医疗数据与特征降维方法概述 | 第13-27页 |
| 2.1 医疗数据概述 | 第13-14页 |
| 2.2 特征降维概述 | 第14-21页 |
| 2.2.1 特征降维概念 | 第14-15页 |
| 2.2.2 特征降维分类与策略 | 第15-17页 |
| 2.2.3 特征降维方法 | 第17-18页 |
| 2.2.4 特征降维模型 | 第18-21页 |
| 2.3 特征选择 | 第21-27页 |
| 2.3.1 特征选择框架 | 第22-23页 |
| 2.3.2 特征子集生成过程 | 第23-25页 |
| 2.3.3 评价标准 | 第25-26页 |
| 2.3.4 停止准则 | 第26页 |
| 2.3.5 验证过程 | 第26-27页 |
| 第3章 统计学中的 T 检验算法 | 第27-33页 |
| 3.1 假设检验 | 第27-30页 |
| 3.1.1 原理与基本步骤 | 第27-29页 |
| 3.1.2 应注意的问题 | 第29-30页 |
| 3.2 t 检验 | 第30-33页 |
| 3.2.1 单个样本平均数的 t 检验 | 第30-31页 |
| 3.2.2 两个样本均值的 t 检验 | 第31-33页 |
| 第4章 基于 T 检验的医疗数据特征选择算法 | 第33-44页 |
| 4.1 实验数据 | 第33-38页 |
| 4.1.1 设计思想 | 第36-37页 |
| 4.1.2 框架模型 | 第37-38页 |
| 4.2 算法描述 | 第38-39页 |
| 4.3 实验实施 | 第39-41页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第39页 |
| 4.3.2 实验过程与结果 | 第39-41页 |
| 4.4 结果分析与验证 | 第41-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 总结 | 第44页 |
| 5.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
