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高维类不平衡冠心病数据的变量选择

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摘要 近几年,随着大数据概念的不断升温,学术界及产业界对不平衡数据处理问题的研究热情仍未消退,且呈现逐渐升温的趋势,医疗数据成为其重要处理对象。医疗数据的特征是高度不平衡性、变量相关性程度高且维度高。该文首先对数据集进行相关性分析,得出变量间存在严重的相关性,变量之间存在相关性会对分类结果产生影响。
作者 宗敏洁 吴愿交 卢秀青
机构地区 黄河交通学院 西南交通大学希望学院 机械工业第六设计研究院有限公司
出处 《数字技术与应用》 2022年第9期129-132,共4页 Digital Technology & Application
关键词 变量选择 医疗数据 数据处理问题 变量相关性 类不平衡 分类结果 相关性分析 数据集
分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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参考文献4

二级参考文献59

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共引文献118

数字技术与应用
2022年 第9期

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