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大肠癌诊断数据分类新算法研究
1
作者
廖志芳
樊晓平
+2 位作者
陈宇宙
廖志宁
瞿志华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第20期208-211,共4页
数据分类是数据挖掘技术在医疗数据分析中的一个重要应用,在分析了医疗数据特点后,以大肠早癌诊断数据为例,提出了利用计数最近邻算法对其进行分类的思想;同时在分析该算法性能的基础上,提出了基于检索树和样本密度的计数最近邻新算法...
数据分类是数据挖掘技术在医疗数据分析中的一个重要应用,在分析了医疗数据特点后,以大肠早癌诊断数据为例,提出了利用计数最近邻算法对其进行分类的思想;同时在分析该算法性能的基础上,提出了基于检索树和样本密度的计数最近邻新算法对改数据进行分析,以检索树的构建来提高原算法的计算效率,基于全局密度、K-密度的改进算法来提高原算法的精确度。通过实验证明新算法在大肠早癌的数据分析中,其计算复杂度、存储空间和数据分类精确度都得到了较大的提高,同时新算法适应于数值数据、文本数据以及混合数据的分类。
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关键词
大肠早癌诊断数据
计数最近邻算法
全局密度
K-密度
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职称材料
题名
大肠癌诊断数据分类新算法研究
1
作者
廖志芳
樊晓平
陈宇宙
廖志宁
瞿志华
机构
中南
大学
信息
科学
与工程
学院
英国莱斯特郡拉夫堡大学科学学院计算机系
美国奥兰多中弗罗里达
大学
电子工程与
计算机
学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第20期208-211,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60776834)
湖南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.06JJ50143)
文摘
数据分类是数据挖掘技术在医疗数据分析中的一个重要应用,在分析了医疗数据特点后,以大肠早癌诊断数据为例,提出了利用计数最近邻算法对其进行分类的思想;同时在分析该算法性能的基础上,提出了基于检索树和样本密度的计数最近邻新算法对改数据进行分析,以检索树的构建来提高原算法的计算效率,基于全局密度、K-密度的改进算法来提高原算法的精确度。通过实验证明新算法在大肠早癌的数据分析中,其计算复杂度、存储空间和数据分类精确度都得到了较大的提高,同时新算法适应于数值数据、文本数据以及混合数据的分类。
关键词
大肠早癌诊断数据
计数最近邻算法
全局密度
K-密度
Keywords
colorectal carcinoma diagnosis data
KNN by counting
overall density
K-density
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
大肠癌诊断数据分类新算法研究
廖志芳
樊晓平
陈宇宙
廖志宁
瞿志华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
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