基于机器学习的胃食管反流疾病危险因素确定方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的胃食管反流疾病危险因素确定方法及系统，解决现有技术中采用统计学确定胃食管反流疾病危险因素时精确率低的问题。首先构建包含胃食管反流疾病危险因素的用户信息集，并对用户信息集中的因素进行量化处理，得到量化数据矩阵；其次对量化数据矩阵进行标准化，采用主成分分析算法对标准化后的矩阵进行降维处理；然后采用层次聚类算法对处理后的数据集中的数据聚类，得到层次聚类树状图；再者根据层次聚类树状图确定的聚类数目，并根据聚类数目对处理后的数据集中的数据进行聚类划分，得到多个类簇；最后计算每个类簇中各个元素间的相关指数，并将相关指数最大的元素确定为胃食管反流疾病危险因素。