近年来,随着人们生活质量的逐渐提升,心脏病的发病率急速增加。疾病风险分析技术作为一种常见的预防手段,利用患者健康数据进行患病风险分析,以达到在发病潜伏期对疾病有效干预的目的。然而在实际应用中,患者的健康数据往往带有极强的隐私性,并且数据具有维数较高、线性关系较弱的特点,使得现有的疾病预测模型难以达到最佳效果。因此,疾病风险预测模型的研究是医疗领域的热点,具有重要的理论意义和极高的应用价值。本文以心脏病为研究对象,介绍了心脏病预测的技术手段及发展现状,阐述了核主成分分析法的基本概念和原理,讨论了核主成分分析法和主成分分析法的优缺点,简述了最小二乘支持向量机的理论基础。本文提出将核主成分分析法与改进的最小二乘支持向量机算法结合,建立心脏病预测模型。由于医疗数据非线性关系较为显著,考虑到主成分分析法处理非线性数据的能力不足,容易影响预测效果,提出使用核主成分分析法提取风险因素,用提取出的主成分代替原有的大量不相关特征,尽可能地保留原始数据信息,提高预测准确性。针对最小二乘支持向量机算法面对小样本数据集时具有稀疏性不足的特点,通过优化拉格朗日算子对算法加以改进,使得分类器在数据集较小时仍保持较高的分类准确性,增强算法的可解释性。得到的风险因素输入改进后的分类器,最终得到预测分类结果。最后将该模型运用到心脏病风险预测中,提高了心脏病预测的精确度。本文建立了一个心脏病预测模型,并通过实验和评估与其他模型的分类性能进行比较。实验结果证明,该模型较明显地提升了预测精度,证实了该模型的有效性。