文件名称：基于电子病历的肺癌诊断决策树算法
文件大小：1.16MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 06:19:00
主成分分析法 决策树算法 C5.0 肺癌
随着人民生活水平的不断提高，肿瘤疾病的人数在不断增多，其中肺癌是21世纪严重危害人类健康的重大疾病.为此提出一种基于电子病历的肺癌诊断决策树方法.首先分析肺癌电子病历的特点以及决策树存在结构不稳定、过拟合等现象，运用主成分分析法结合C5.0算法构建的优化决策树模型.首先，建立主成分特征根大于1以及主成分累计贡献率大于85%的特征降维两种方法，然后通过C5.0算法建立决策树模型和剪枝操作，最后给出数据预处理过程及模型的执行流程和测试结果.实验结果分析，改进的算法有较好的准确率以及良好的可扩展性，从而验证了改进后的算法对于辅助肺癌临床实验具有重要的意义.