【摘 要】
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内容中医临床获得的关于疾病的数据很可能是具有多个标记的,并且具体到某个标记,数据可能存在不均衡的情况,同时由于病例的特殊性,每个病例可能具有不同的相似近邻集。而k近
【机 构】
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西南石油大学计算机科学学院,中国中医科学院中医临床基础医学研究所,中国中医科学院中医药数据中心,上海金灯台信息科技有限公司
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No.81503680(国家自然科学基金);Central level public welfare scientific research institutes basic scientific research business special funds funded
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内容中医临床获得的关于疾病的数据很可能是具有多个标记的,并且具体到某个标记,数据可能存在不均衡的情况,同时由于病例的特殊性,每个病例可能具有不同的相似近邻集。而k近邻多标记学习算法的近邻点个数取固定值,而没有考虑样本数据的实际特点,可能会将相似度高的点排除在近邻集外,或者将相似度低的点包含在近邻集内,这些都会影响分类器的性能。因此,本文中结合粒计算、WML-kNN(Weighted Multi Label–k Nearest Neighbor,WML-GkNN)出了改进算法(WML–Granular kNN,WML-GkNN)。在中医临床采集的经络电阻数据上的实验结果显示,WML-GkNN算法较好提升了分类性能。
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