基于特征提取的分类集成在脾虚证诊断中的应用

摘要

数据挖掘技术在中医辅助诊断中被日益重视,计算机辅助诊断本质上是一个数据挖掘分类任务.针对中医临床数据的模糊性和不完整性,提出了一种基于特征提取的分类集成模型.这种模型能将扰动训练数据和扰动输入属性结合起来,生成精确且差异度大的个体分类器.与单个分类器和其他集成方法的对比实验,证明这种新模型在脾虚证辅助诊断上有更低的错误率.进一步的实验显示特征提取在这种新模型中对降低错误率有显著的作用.