基于主成分的回归和决策树对高血压数据的处理

论文摘要

本文选取来自某市农村地区常住居民高血压流行病调查的样本数据,调查数据包括三个部分,分别为:2004-2006年的基线调查,2008年和2010年的两次随访,共46315条记录。本文选取了2004-2006年的基线调查的部分,研究高血压的相关因素与高血压的关系。高血压的影响因素有许多,例如:年龄,性别,饮食习惯等。由于影响因素太多,为了处理方便,本文采用主成分分析的方法,将多个指标化为少数互不相关的综合指标,实现对影响因素的降维。接着,通过对主成分分别进行回归分析和logistic回归分析,得到高血压的判定模型。并且,进行数据模拟。通过主成分回归和主成分logistic回归分析得到的模型中,主成分logistic回归,可以得出患病概率,进行一个很好的预测。以上是基于传统多元统计分析对这组数据的处理。同时,我们也基于现代流行的数据挖掘中的决策树算法,对该组数据进行处理,得到高血压的一个判别模型。根据该模型,可以根据居民的一些生活指标判断居民是否患有高血压,同时,根据这个模型可以给出一些防治的建议。本文通过两个模型找出一些生活中需要注意的因素,为居民高血压的防治给出一点有效的建议。并且实现数学模型在实际中的应用。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 迟畅

导师: 王德辉

关键词: 高血压,主成分分析,线性回归分析,主成分回归分析,主成分回归,分决策树分析

来源: 吉林大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,心血管系统疾病

单位: 吉林大学

分类号: O212.1;R544.1

总页数: 55

文件大小: 3744K

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