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卒中后抑郁量表的数据分析
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卒中后抑郁量表的数据分析
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-14页
　　1.1 智慧医疗第8-9页
　　1.2 数据分析的应用第9-10页
　　1.3 卒中后抑郁的研究现状第10-12页
　　1.4 本文主要内容和结构第12-14页
第二章 卒中后抑郁量表第14-18页
　　2.1 临床资料第14页
　　2.2 量表数据预处理第14-15页
　　2.3 基本信息统计第15-18页
第三章 卒中后抑郁风险概率模型第18-32页
　　3.1 卒中后抑郁的风险分析第18页
　　3.2 风险概率预测算法第18-25页
　　　　3.2.1 logistic回归算法第18-21页
　　　　3.2.2 PCR算法第21-22页
　　　　3.2.3 PLSR算法第22-25页
　　3.3 预测模型对比分析第25-30页
　　　　3.3.1 数据集第25-26页
　　　　3.3.2 logistic回归、PCR、PLSR应用第26-30页
　　3.4 总结第30-32页
第四章 卒中后抑郁类别判定模型第32-48页
　　4.1 卒中后抑郁类别预测第32页
　　4.2 特征选择算法第32-39页
　　　　4.2.1 FCBF算法第33-35页
　　　　4.2.2 CFS算法第35-36页
　　　　4.2.3 GA-RF算法第36-39页
　　4.3 RF分类算法第39-41页
　　4.4 分类模型对比分析第41-46页
　　　　4.4.1 数据集第41页
　　　　4.4.2 Filter算法应用第41-43页
　　　　4.4.3 GA-RF算法应用第43-46页
　　4.5 总结第46-48页
第五章 卒中后抑郁特征关联分析第48-68页
　　5.1 卒中后抑郁关联分析第48页
　　5.2 关联分析算法第48-56页
　　　　5.2.1 Apriori算法第49-52页
　　　　5.2.2 Eclat算法第52-54页
　　　　5.2.3 评估模式第54-56页
　　5.3 关联组合分析第56-65页
　　　　5.3.1 数据集第56-58页
　　　　5.3.2 关联规则与lift频繁项集第58-64页
　　　　5.3.3 全置信度频繁项集第64-65页
　　5.4 总结第65-68页
第六章 总结与展望第68-70页
　　6.1 总结第68-69页
　　6.2 展望第69-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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