基于特征提取与聚类的医院档案数据分类方法

张宁

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基于特征提取与聚类的医院档案数据分类方法

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将医院档案数据进行准确分类,对医疗救治、院感防控等都具有重要的参考价值。文章首先利用改进的LDA模型对文档数据中的主体特征进行提取;然后利用GMM算法对提取的特征依关联性的大小进行聚类,并用已有的档案数据训练Naive Bayes模型,对新的医院档案数据进行智能分类;最后,在真实的医院档案数据集上进行仿真实验,结果表明所提方法的聚类准确率提高10%以上,完全可以满足医院档案馆的实际需求。实验证明了本文方法的实用性和有效性。

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来源
《微型电脑应用》 |2022年第9期|45-47|共3页
作者
张宁;
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作者单位

石家庄市第五医院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
医院档案数据; 改进的LDA模型; 聚类; 分类;

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