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摘 要:本发明涉及一种基于分组变量的低冗余特征选择方法,包括:对已知患病与否的电子病历数据进行处理,得到已知结果病历的二维特征数据集;利用k‑means等聚类方法构建所述病历的二维特征数据集的自动分组;提出去冗余分组特征选择方法的模型目标函数;对S3中提出的目标函数进行全局优化,构建出相应的疾病预测模型。本发明通过在进行特征选择时,将组冗余性考虑进去,能够从高维特征中选择出一种更具有代表性的低维特征,可以带来预测精度和速度的提升。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811097768.X | 专利名称: | 基于分组变量的低冗余特征选择方法 |
申请日: | 2018-09-20 | 申请/专利权人 | 北京工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 北京市朝阳区平乐园100号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H10/60搜分类 机器学习 数据挖掘 训练模型 数据算法搜索 |
公开/公告日: | 2022-03-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109493929B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |