13、整合多技术提升医疗数据分类性能

整合多技术提升医疗数据分类性能

在医疗数据分类领域，提升分类性能至关重要。当前的医疗数据分类技术若不进行数据预处理，不仅耗时，而且分类准确率较低。为解决这些问题，提出了两种算法：BNFC和FBNFC，通过数据预处理和模糊神经分类器的结合，有效提高了分类准确率。

背景知识

真实世界的数据中往往包含噪声，这些噪声会对数据挖掘的各种分析任务产生显著影响，导致分类器性能下降，增加算法的时间复杂度。因此，数据清洗和特征子集选择成为提高分类模型效率的关键预处理措施。

• 去除数据噪声 ：众多研究者提出了多种去除数据噪声的方法。例如，有的使用分类器过滤器去除训练数据集中的噪声元组；有的应用Occam’s razor减少噪声，提高数据中的推理知识和测试数据的分类效率；还有的采用饱和过滤器监测训练数据的饱和度，去除噪声样本以简化理论。
• 特征选择算法
  • Sequential Floating Forward Selection (SFFS) ：这是一种贪心搜索算法，可将初始的高维特征空间缩减为低维特征子空间，通过额外的排除或包含步骤，能够采样更多的特征子集组合。
  • Semi - Supervised Feature Selection (LSFS) ：该方法利用有标签和无标签的数据，以最大化数据的有效性，尤其适用于难以获取足够有标签数据的情况。
• 处理缺失数据