44、基于集成降维模型的物联网智能医疗基因组数据分类研究

基于集成降维模型的物联网智能医疗基因组数据分类研究

1. 机器学习与医疗数据分类背景

在当今时代，机器学习（ML）在日常生活和众多领域中都发挥着强大的作用，尤其在医疗保健领域，它显著改善了决策和预测方法。医疗保健数据来源广泛，涵盖医疗数据、功能基因组数据以及通过各种可穿戴和无线传感器设备获取的传感器数据等。手动处理这些相关数据极具挑战性，因此机器学习已成为关键的数据分析技术。医疗专业人员利用这些工具和技术来分析医疗数据，以识别风险并提供有效的诊断和管理。

本研究提出了一种降维模型，用于对物联网支持的医疗保健数据分析进行分类。具体使用了COVID - 19数据集，结合偏最小二乘法（PLS）、线性判别分析（LDA），并在支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）分类器上进行实验。研究借助MATLAB工具，使用COVID - 19数据集和ML方法（如PLS、LDA、SVM和KNN）进行分析。结果显示，PLS - LDA - SVM的准确率达到90%，优于PLS - LDA - KNN，证明了该研究对从业者进行医疗数据分析决策的有效性。

2. 物联网与大数据概述

随着硬件、软件和互联网技术的飞速发展，联网传感产品应运而生，能够从物理环境中获取注释和数据。预计全球联网策略的总数将达到约500亿。随着数据量和知识的增加，信息暴露量也随之上升。物联网（IoT）技术将联网策略与现代互联网相连接，实现了网络世界之间的相互通信。

物联网产生的大数据具有速度快、多样性、价值波动等特点，其特点可以用“五个高V”来定义：速度（Velocity）、价值（Value）、多样性（Variety）、体积（Volume）和准确性（Veracity）。为了充分理解大数据的价值，