基于数据挖掘的肺癌晚期病人肺部感染规律性研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 传统临床细菌学检验 | 第11页 |
| 1.3 数据挖掘在辅助诊断方面的应用 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的研究内容与安排 | 第12-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4.3 研究数据 | 第13页 |
| 1.4.4 内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘简介 | 第15-19页 |
| 2.1 数据挖掘解决需的问题 | 第17页 |
| 2.2 数据挖掘任务 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 数据预处理 | 第19-31页 |
| 3.1 缺失值处理 | 第20-22页 |
| 3.2 类别不平衡问题 | 第22-24页 |
| 3.2.1 数据抽样 | 第22-24页 |
| 3.2.2 本文解决方案 | 第24页 |
| 3.3 特征选择与提取 | 第24-29页 |
| 3.3.1 主成分分析方法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 独立成分分析 | 第26-27页 |
| 3.3.3 随机森林-递归特征消除 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 分类器 | 第31-37页 |
| 4.1 随机森林 | 第31-33页 |
| 4.1.1 基分类器-决策树 | 第31-33页 |
| 4.1.2 构建过程 | 第33页 |
| 4.2 支持向量机 | 第33-36页 |
| 4.2.1 统计学习理论 | 第34-35页 |
| 4.2.2 支持向量机理论 | 第35-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 肺部感染规律研究 | 第37-48页 |
| 5.1 实验设置 | 第37-38页 |
| 5.2 分类结果评估 | 第38-40页 |
| 5.2.1 评估方法 | 第38页 |
| 5.2.2 性能量度 | 第38-40页 |
| 5.3 实验结果 | 第40-45页 |
| 5.3.1 数据抽样对照实验 | 第40-42页 |
| 5.3.2 支持向量机对照实验 | 第42-44页 |
| 5.3.3 特征选择、提取对照实验 | 第44-45页 |
| 5.4 结果分析 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 阶段总结 | 第48-49页 |
| 6.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55页 |
