【摘 要】
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在大数据时代，人们在日常生活中所处理的数据具有高维数的特点，近年来生物医学领域也在多方面都遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如果没有对其进行有效的特征提取，就会很容易出现所谓的“维数灾难”的问题。因此，数据降维已成为生物医学工程数据处理中的热点和难点问题。本文基于主成分分析法对医学数据有效降维，建立了判别模型和预测模型分别对结肠癌数据和新型冠状病毒数据进行了有效分析和预测，为医学数据分析提供了更
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在大数据时代，人们在日常生活中所处理的数据具有高维数的特点，近年来生物医学领域也在多方面都遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如果没有对其进行有效的特征提取，就会很容易出现所谓的“维数灾难”的问题。因此，数据降维已成为生物医学工程数据处理中的热点和难点问题。本文基于主成分分析法对医学数据有效降维，建立了判别模型和预测模型分别对结肠癌数据和新型冠状病毒数据进行了有效分析和预测，为医学数据分析提供了更加简洁方便的分析方法，为进一步治疗疾病提供了一定的参考依据。
本文由四章组成：第一章是绪论，主要包括研究目的、意义和研究现状；第二章是理论介绍，详细介绍主成分分析法、判别分析、ARIMA模型和聚类分析法的基本理论和算法步骤，并且应用SPSS软件对主成分方法进行实例分析；第三章是建立模型分析医学数据，基于主成分分析法建立判别模型和预测模型，分别对结肠癌数据和新型冠状病毒数据进行分析；第四章是总结与展望。
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