论文摘要
随着人民生活水平的不断提高,肿瘤疾病的人数在不断增多,其中肺癌是21世纪严重危害人类健康的重大疾病.为此提出一种基于电子病历的肺癌诊断决策树方法.首先分析肺癌电子病历的特点以及决策树存在结构不稳定、过拟合等现象,运用主成分分析法结合C5.0算法构建的优化决策树模型.首先,建立主成分特征根大于1以及主成分累计贡献率大于85%的特征降维两种方法,然后通过C5.0算法建立决策树模型和剪枝操作,最后给出数据预处理过程及模型的执行流程和测试结果.实验结果分析,改进的算法有较好的准确率以及良好的可扩展性,从而验证了改进后的算法对于辅助肺癌临床实验具有重要的意义.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯云霞,张润
关键词: 主成分分析法,决策树算法,肺癌
来源: 计算机系统应用 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技
专业: 数学,肿瘤学
单位: 青岛科技大学信息科学技术学院
分类号: O225;R734.2
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007111
页码: 257-263
总页数: 7
文件大小: 631K
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