32、基于PCA降维的机器学习方法预测心脏病的比较

基于PCA降维的机器学习方法预测心脏病的比较

1. 引言

心脏病是全球日益严重的健康问题，在儿童中的发病率也呈上升趋势。据世界卫生组织（WHO）统计，心脏病是全球死亡的主要原因，每年约有1790万人死于心脏病，占全球死亡人数的32%。心脏病的症状包括体重增加、呼吸困难、咳嗽、心率加快、食欲不振、恶心、困惑、思维受损、疲倦、胸痛、胸部压迫感、心跳过速或过缓以及血管狭窄等。而超重、糖尿病、吸烟、高血压、抑郁、压力、缺乏运动、不良饮食、高胆固醇和血液循环不良等都是心血管疾病的诱因。许多人因之前未被发现或忽视的症状而死亡。通过健康的饮食习惯、日常锻炼以及避免饮酒和吸烟，可以降低这些风险。

早期发现心脏病对于延长心脏病患者在中风或心脏病发作前的生存时间至关重要。传统上，这需要医生审查患者的病史、体检报告和症状评估，但这种方法既昂贵又计算量大。机器学习分类器可以有效地诊断心脏病，降低死亡率。通过特征优化、正则化、成分分析、包装和特征减少等技术，可以提高机器学习算法的性能。

2. 相关工作

近年来，不同的机器学习算法被用于预测心脏病，且精度各异。最新研究表明，机器学习是预测心脏病的有力工具。特征选择和模型选择技术对于实现心脏病预测的高精度至关重要。深度学习模型显示出了潜力，但传统的机器学习方法如决策树和逻辑回归仍然被广泛使用。

以下是一些相关研究：
- 有研究认为LR是预测心脏病的最佳特征选择技术。
- 有作者设计了一个结合逻辑回归和PCA的模型，发现LR与PCA结合效果最佳。
- 提出了一种使用模糊聚类和语言修饰符的模糊规则分类系统，该模型在预测心脏病方面优于随机森林、SVM、K - NN、NB和人工神经网络。