论文部分内容阅读
出生缺陷是目前世界各国关注的公共卫生问题,采用数据挖掘技术提高出生缺陷的诊断水平是当前数字医学的热点研究方向。为此,提出了适合出生缺陷特征提取的两种显露模式:有缺陷相比于无缺陷的显露模式和无缺陷相比于有缺陷的显露模式。将新模式与决策树C4.5算法结合,实现了基于显露模式的出生缺陷判别(BDD-EP)算法。实验结果表明BDD-EP算法判别准确率高达90.1%,判别正常类的F度量值为93.9%,判别缺陷类的F度量值为74.1%,均高于其他几种著名的分类算法的判别效果。