基于局部学习特征权重选择的医疗数据分类方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于局部学习特征权重选择的医疗数据分类方法，首先根据训练样本集得到样本的属性值，根据属性值利用梯度下降的权重更新方式计算属性对应的权重向量，因此可以保证收敛性，可以较快地达到算法的停止准则，减少计算时间，降低计算复杂度；根据计算出的权重向量进行特征选择得到最优特征集，将待评估数据样本进行标准化后再最优特征子集中进行特征选择，再将特征选择后的待评估数据样本进行分类就可以使数据样本实现降维，因此本发明实施例提供的方法实现降维的同时又降低了计算的复杂度，减少了计算时间。本发明还提供了一种基于局部学习特征权重选择的医疗数据分类装置，同样可以实现上述技术效果。