| 结合互信息的因子分析对患癌因素的分类仿真 |
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| 引用本文： | 孙士保,赵鹏程,李玉祥,李元颖.结合互信息的因子分析对患癌因素的分类仿真[J].计算机仿真,2021,38(2):214-219. |
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| 作者姓名： | 孙士保 赵鹏程 李玉祥 李元颖 |
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| 作者单位： | 河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学临床医学院,河南洛阳471023 |
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| 基金项目： | 河南科技大学重大产学研合作培育基金项目;赛尔网络下一代互联网技术创新项目;河南省重点攻关项目;河南省高校科技创新团队支持计划项目;国家自然科学基金项目;河南科技大学科技创新团队项目 |
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| 摘 要： | 智慧医疗呈现出蓬勃发展的态势,因子分析是多维数据分析中常用的特征选择方法,而该方法无法处理非线性关系.互信息是评估特征间依赖的强弱程度,具有良好非线性关系处理能力.鉴于此,提出结合互信息的因子分析方法,采用互信息对特征间的相关性进行计算,将结果转换为特征值矩阵作为评估标准确定公因子,由累积贡献率选择新特征以达到降维目的,提升模型精度.选取神经网络作为分类器,采用实际数据对提出的算法进行对比实验,正确分类精度达到96.51％,损失函数为0.1138,仿真结果表明分类准确度在高维癌症数据集中得到提升,验证了方法的有效性.
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| 关 键 词： | 互信息 因子分析 特征值矩阵 累积贡献率 癌症风险因素分类 |
Classification of Cancer Factors Based on Factor Analysis with Mutual Information |
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| SUN Shi-bao,ZHAO Peng-cheng,LI Yu-xiang,LI Yuan-ying.Classification of Cancer Factors Based on Factor Analysis with Mutual Information[J].Computer Simulation,2021,38(2):214-219. |
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| Authors: | SUN Shi-bao ZHAO Peng-cheng LI Yu-xiang LI Yuan-ying |
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