【摘 要】
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目的:研究亚健康状态的脉图分类特征与数据挖掘算法,探求亚健康状态的分类方法。方法:运用(健康状态评价问卷)(H20.V2009)对非疾病人群1275例进行健康状态评估,分为健康组和
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(“863”计划)资助项目(2008AA02Z407);国家自然科学基金资助项目(30873463);上海市重点学科(第三期)建设项目(S30302)
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目的:研究亚健康状态的脉图分类特征与数据挖掘算法,探求亚健康状态的分类方法。方法:运用(健康状态评价问卷)(H20.V2009)对非疾病人群1275例进行健康状态评估,分为健康组和亚健康组,另设疾病对照组121例;根据脉图参数评估分析亚健康脉图特征,运用朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络等数据挖掘算法对健康状态脉图进行分类。结果:决策树算法对健康脉图总的分类效果为62%,对亚健康脉图总的分类效果为81.1%,对疾病脉图总的分类效果为49.1%,决策树算法对脉图总的分类效果为72%,优于其他算法。决策树算法更为适合应用于不同健康状态的脉图指标分类研究。结论:数据挖掘中对健康、亚健康、疾病脉图分类效果最优的是决策树算法,数据挖掘方法有利于应用脉图进行健康、亚健康与疾病的分类研究。
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