(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

69 23 0
(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh(Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

... tạo thạc sĩ với đề tài có tên ? ?Nghiên cứu số thuật toán học máy ứng dụng phân loại bệnh? ?? Mục tiêu luận văn nghiên cứu số thuật toán học máy cho tốn phân loại bệnh Trên sở tiến hành thực nghiệm ứng. .. đánh giá mơ hình phân lớp cho tốn phân loại bệnh 1.1.4 Các ứng dụng toán phân loại bệnh Bài toán phân loại bệnh ứng dụng rộng rãi y học Gần việc ứng dụng toán phân loại bệnh y học ngày hoàn thiện... ứng dụng số thuật toán học máy phân loại bệnh dựa xét nghiệm hóa nghiệm Trong khuôn khổ luận văn, học viên thực nghiên cứu hai kỹ thuật học máy Cây định Máy vector hỗ trợ ứng dụng giải toán phân

Ngày đăng: 04/05/2022, 14:07

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1. Bài toán phân loại bệnh - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Hình 1.1..

Bài toán phân loại bệnh Xem tại trang 13 của tài liệu.
Trong hình 2.6, chiến lược OAA và OAO phải xây dựng các siêu phẳng để phân tách từng lớp ra khỏi tất cả các lớp khác theo chiến lược khác nhau - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

rong.

hình 2.6, chiến lược OAA và OAO phải xây dựng các siêu phẳng để phân tách từng lớp ra khỏi tất cả các lớp khác theo chiến lược khác nhau Xem tại trang 37 của tài liệu.
Hình 2.6. Phân lớp đa lớp sử dụng chiến lược OAA và OAO - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Hình 2.6..

Phân lớp đa lớp sử dụng chiến lược OAA và OAO Xem tại trang 37 của tài liệu.
Dữ liệu được lưu tại trong các bảng Excel với các thông tin cụ thể như sau: Bảng BenhNhan   {Khoa,  Sohoso,  Hovaten,  Ngaysinh,  Chuandoan,  Huyethoc,  XetnghiemDongmau,  XNnuoctieuvacacchatdich,  Phieuxetnghiemtuydo,  Sinhhoamau,  Xetnghiemkhimau,  Sinh - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

li.

ệu được lưu tại trong các bảng Excel với các thông tin cụ thể như sau: Bảng BenhNhan {Khoa, Sohoso, Hovaten, Ngaysinh, Chuandoan, Huyethoc, XetnghiemDongmau, XNnuoctieuvacacchatdich, Phieuxetnghiemtuydo, Sinhhoamau, Xetnghiemkhimau, Sinh Xem tại trang 44 của tài liệu.
Bảng 3.1: Số lượng bệnh nhân - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.1.

Số lượng bệnh nhân Xem tại trang 44 của tài liệu.
- Mô hình phân lớp được xây dựng khi sử dụng hai thuật toán học máy là cây quyết định và máy vector hỗ trợ - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

h.

ình phân lớp được xây dựng khi sử dụng hai thuật toán học máy là cây quyết định và máy vector hỗ trợ Xem tại trang 45 của tài liệu.
Hình 3.5: Màn hình WEKA - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Hình 3.5.

Màn hình WEKA Xem tại trang 49 của tài liệu.
Bảng 3.2: Phân bố số lượng mẫu nhóm theo kích cỡ mẫu - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.2.

Phân bố số lượng mẫu nhóm theo kích cỡ mẫu Xem tại trang 49 của tài liệu.
Bảng 3.3: Cơ cấu nhóm bệnh với số mẫu HL và KC tương ứng - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.3.

Cơ cấu nhóm bệnh với số mẫu HL và KC tương ứng Xem tại trang 50 của tài liệu.
Bảng 3.4: Chi tiết các tập tin dữ liệu - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.4.

Chi tiết các tập tin dữ liệu Xem tại trang 51 của tài liệu.
Kết quả thử nghiệm đối phương pháp SVM xây dựng mô hình theo chiến lược 1/k trong bảng 3.5 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

t.

quả thử nghiệm đối phương pháp SVM xây dựng mô hình theo chiến lược 1/k trong bảng 3.5 Xem tại trang 52 của tài liệu.
Bảng 3.6: Kết quả phân lớp phương pháp SVM theo chiến lược 1/1 với nhóm mẫu 1 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.6.

Kết quả phân lớp phương pháp SVM theo chiến lược 1/1 với nhóm mẫu 1 Xem tại trang 53 của tài liệu.
Bảng 3.9: Bảng kết quả kiểm chứng của 2 thuật toán theo nhóm mẫu 1 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.9.

Bảng kết quả kiểm chứng của 2 thuật toán theo nhóm mẫu 1 Xem tại trang 54 của tài liệu.
Kết quả thử nghiệm đối phương pháp SVM xây dựng mô hình theo chiến lược 1/k trong bảng 3.10 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

t.

quả thử nghiệm đối phương pháp SVM xây dựng mô hình theo chiến lược 1/k trong bảng 3.10 Xem tại trang 54 của tài liệu.
Bảng 3.11: Kết quả phân lớp phương pháp SVM theo chiến lược 1/1 với nhóm mẫu 2 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.11.

Kết quả phân lớp phương pháp SVM theo chiến lược 1/1 với nhóm mẫu 2 Xem tại trang 55 của tài liệu.
Kết quả kiểm chứng các mô hình được tổng hợp trong bảng 3.14. - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

t.

quả kiểm chứng các mô hình được tổng hợp trong bảng 3.14 Xem tại trang 56 của tài liệu.
Bảng 3.14: Bảng kết quả kiểm chứng của 2 thuật toán theo nhóm mẫu 2 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.14.

Bảng kết quả kiểm chứng của 2 thuật toán theo nhóm mẫu 2 Xem tại trang 56 của tài liệu.
Kết quả thử nghiệm đối phương pháp cây quyết định bảng 3.17. - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

t.

quả thử nghiệm đối phương pháp cây quyết định bảng 3.17 Xem tại trang 57 của tài liệu.
Bảng 3.16: Kết quả phân lớp phương pháp SVM theo chiến lược 1/1 với nhóm mẫu 3 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.16.

Kết quả phân lớp phương pháp SVM theo chiến lược 1/1 với nhóm mẫu 3 Xem tại trang 57 của tài liệu.
Bảng 3.19: Bảng kết quả kiểm chứng của 2 thuật toán theo nhóm mẫu 3 - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng 3.19.

Bảng kết quả kiểm chứng của 2 thuật toán theo nhóm mẫu 3 Xem tại trang 58 của tài liệu.
Kết quả kiểm chứng các mô hình được tổng hợp trong bảng 3.19. - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

t.

quả kiểm chứng các mô hình được tổng hợp trong bảng 3.19 Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 3.6: Biểu đồ so sánh độ chính xác của phân loại thử nghiệm theo 2 thuật toán của nhóm 1  - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Hình 3.6.

Biểu đồ so sánh độ chính xác của phân loại thử nghiệm theo 2 thuật toán của nhóm 1 Xem tại trang 59 của tài liệu.
Hình 3.7: Biểu đồ so sánh độ chính xác của phân loại thử nghiệm theo 2 thuật toán của nhóm 2  - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Hình 3.7.

Biểu đồ so sánh độ chính xác của phân loại thử nghiệm theo 2 thuật toán của nhóm 2 Xem tại trang 60 của tài liệu.
Hình 3.8. Biểu đồ so sánh độ chính xác của phân loại thử nghiệm theo 2 thuật toán của nhóm 3  - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Hình 3.8..

Biểu đồ so sánh độ chính xác của phân loại thử nghiệm theo 2 thuật toán của nhóm 3 Xem tại trang 60 của tài liệu.
Quan sát trên hình 3.7 và 3.8 nhận thấy kết quả các mô hình khi thực hiện kiểm chứng trên tệp có kích thước lớn hơn thì cho ra chính xác cao hơn (>=93%)  - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

uan.

sát trên hình 3.7 và 3.8 nhận thấy kết quả các mô hình khi thực hiện kiểm chứng trên tệp có kích thước lớn hơn thì cho ra chính xác cao hơn (>=93%) Xem tại trang 61 của tài liệu.
Hình 3.10: Biểu đồ so sánh thời gian của các thuật toán thử nghiêm trên tập KC - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Hình 3.10.

Biểu đồ so sánh thời gian của các thuật toán thử nghiêm trên tập KC Xem tại trang 62 của tài liệu.
Bảng các xét nghiệm được trích chọn xử lý trong luận văn - (Luận văn thạc sĩ) Nghiên cứu một số thuật toán học máy và ứng dụng trong phân loại bệnh

Bảng c.

ác xét nghiệm được trích chọn xử lý trong luận văn Xem tại trang 66 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan