科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
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。
- 单位
