基于兩種數(shù)據(jù)挖掘算法的股骨頸預后評分分類.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、股骨頸骨折手術預后質(zhì)量評分（Harris評分）是骨科大夫極其關心的問題。隨著病例的積累，我們希望通過病例信息找到影響Harris評分的重要因子，并使用這些影響因子對新患者的手術預后Harris評分類別進行預測。貝葉斯網(wǎng)絡分類器是基于概率論與圖論的分類網(wǎng)絡，具有優(yōu)良的分類功能，已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析和人工智能等領域。決策樹是一種基于信息增益理論的分類算法，是一種使用簡單且應用面廣泛的分類器。本文從數(shù)據(jù)挖掘的概述出發(fā)，首先，敘述了數(shù)

2、據(jù)挖掘的基本內(nèi)容及發(fā)展趨勢；進一步介紹了決策樹C4.5算法和貝葉斯網(wǎng)絡分類器算法并提出了決策樹C4.5算法的優(yōu)化算法—決策樹L-C4.5算法；最后，將決策樹L-C4.5算法和貝葉斯網(wǎng)絡分類器算法應用于股骨頸預后評分分類數(shù)據(jù)并成功搭建了優(yōu)良的股骨頸手術預后評分的決策樹和貝葉斯網(wǎng)絡分類器。在此基礎上，發(fā)現(xiàn)了Harris評分的重要影響因子分別為：BMI指數(shù)、骨折類型是否為Garden分型、是否存在糖尿病史、否是為側(cè)位螺釘平行結(jié)構(gòu)、骨折位置是否

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