34、医疗数据处理与区块链身份管理系统

医疗数据处理与区块链身份管理系统

在医疗领域，准确的疾病诊断和高效的数据管理至关重要。本文将介绍医疗特征选择、分类算法、加密技术以及区块链网络构建等方面的内容，同时还会探讨基于区块链的自我主权身份管理系统。

医疗特征选择

特征选择是机器学习中的一个预处理步骤，旨在提高学习准确性，减少和消除无价值及不相关的数据维度。其具体操作步骤如下：
1. 输入数据集 ：将训练数据输入到特征选择方法模块。
2. 特征选择 ：根据给定的数据集进行特征选择，以减少为给定数量的相关属性选择的属性数量。
3. 随机采样实例 ：从训练数据中随机采样实例，选择最近值类（相邻值）相反的实例来选择最佳模型。
4. 计算特征权重和增益 ：使用以下公式计算特征权重和增益。
- 特征权重公式：
[
Weight (W_m) = \sum_{i,j = 0}^{w} \frac{f_m \cdot U, V, S}{N}
]
- 特征增益公式：
[
Gain (G_m) = \sum_{i = 0}^{n} S_i \log_2
]
其中，$f_m$ 是属性 $U$、$V$ 的权重，$S$ 是最新命中，$N$ 是随机采样实例的数量。

以下是最佳特征选择过程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[预处理数据] --> B[医疗数据子集]