面向冠心病血检数据的函数型主成分方法

童星慧; 蒋飞; 蒋京

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面向冠心病血检数据的函数型主成分方法

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本文提出了一种面向冠心病血检数据的函数型主成分分析(FDCA)方法.首先,利用函数型数据分析(FDA)方法,对冠心病患者的血液检测指标数据进行函数化;然后,利用FPCA的方法对原始血检指标进行降维,并与传统的主成分(PCA)方法进行对比.实验结果表明,相比于传统方法,FPCA方法降维效果更好,降维后得到的新指标能够包含原始指标的绝大部分信息.该方法对于临床冠心病的诊断研究具有现实和理论意义.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2017年第2期|40-42|共3页
作者
童星慧; 蒋飞; 蒋京;
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作者单位

安庆师范大学计算机与信息学院安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆 246133;

安庆师范大学计算机与信息学院安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆 246133;

安庆师范大学计算机与信息学院安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆 246133;

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正文语种 chi
中图分类极限理论;
关键词
函数型数据分析; 冠心病; 主成分分析; 函数型主成分分析;

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