文件名称：dbnmatlab代码-R-TemporalAssociationRules-HierarchicalClustering-DynamicTi
文件大小：2KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 10:56:31
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dbn matlab代码R代码MAtlab代码-TemporalAssociationRules-HierarchicalClustering-DynamicTimeWarping-DBNs R-时间关联规则发现-评估-层次聚类-动态时间规整-动态贝叶斯网络 人们普遍认为大约10％的人口患有2型糖尿病。 不幸的是，这种疾病的影响被低估了。 患者的死亡通常是由于疾病引起的并发症而不是疾病本身引起的。 从医师和患者的角度来看，许多用于疾病建模的技术通常都是“黑匣子”形式，其中内部工作和复杂性极难理解。 在这项工作中，我们解决了这个问题，并提出了一个信息模型/模式，称为“潜在表型”，目的是随着时间的推移捕获相关并发症的复杂性。 我们通过使用时间关联规则挖掘和无监督学习的组合来进一步扩展此想法，以便找到具有更多个性化预测的可解释患者亚组。 我们广泛的发现表明，揭示潜在的表型如何帮助根据患者的并发症模式来区分患者亚组之间的差异。 我们将了解如何最好地利用患者数据的不确定性来增强预测性能并减少所应用模型的偏差
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R-TemporalAssociationRules-HierarchicalClustering-DynamicTimeWarping-DBNs-main
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