【摘 要】
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[目的]探讨K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)核函数聚类方法在腹泻患者血清免疫指标分类诊断中的适用性和临床意义。[方法]利用KNNCLUST算法的原理和步骤用Matlab软件进行编
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[目的]探讨K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)核函数聚类方法在腹泻患者血清免疫指标分类诊断中的适用性和临床意义。[方法]利用KNNCLUST算法的原理和步骤用Matlab软件进行编程,对74例腹泻患者的血清免疫指标数据进行聚类分析,揭示KNN-核函数聚类方法在腹泻患者血清免疫指标分类诊断中的适用性和临床意义。[结果]74例患者经聚类分析分成了5类。该分类不仅把腹泻患者分成轮状病毒阴性和阳性两类,而且把患者进一步进行细分,尤其是把3个初期轮状病毒检测阴性但后期证实是阳性的患者聚成一类。[结论]应用基于KNN-核函数的非参数聚类方法,有助于筛选前期轮状病毒感染者,对疾病的早期诊断治疗具有一定临床意义。
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