13、机器学习在精神分裂症诊断与肺癌预测中的应用

机器学习在精神分裂症诊断与肺癌预测中的应用

1. 精神分裂症诊断的机器学习方法

1.1 特征选择与分类的重要性

在患者数据库中，特征提取是数据挖掘的关键步骤，对于减少患者电子健康记录（EHR）数据分类过程中的错误率至关重要。有效的特征提取能提高特征选择的效果，实现更准确的数据分类。通过特征提取技术，可以有效消除无关特征，从而提升受影响患者识别过程中的分类性能。

1.2 PCS - KLSSVC 技术

为了提高患者分类中的特征选择和分类性能，设计了基于皮尔逊卡方的核最小二乘支持向量分类器（PCS - KLSSVC）技术。具体操作步骤如下：
1. 特征选择 ：借助皮尔逊卡方假设检验进行特征选择。测量皮尔逊卡方得分，以识别给定输入数据集中的独立和相关特征。
- 如果计算得到的得分值大于阈值，则认为两个特征相关，从中选择一个特征用于分类。
- 如果皮尔逊卡方得分小于阈值，则两个特征独立，都考虑用于分类。
2. 数据分类 ：在从输入数据集中选择相关特征后，应用核最小二乘支持向量分类器（KLSSVC）过程。它将患者数据点分类为正常或异常数据。
- 在 KLSSVC 中，利用超平面为每个数据点进行分类。
- 通过超平面作为边界，验证训练数据点与测试结果。
- 基于结果，KLSSVC 通过相似性度量对数据点进行分类。
- 此外，使用最小二乘函数来最小化数据分类过程中的错误率。

1.3 技术优势

PCS - KLSSVC 技术能够有效对患者数据进行分类，解决医学领域的多类分类问题。它以最小的时