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面向冠心病血检数据的函数型主成分方法
  • ISSN号:1003-5060
  • 期刊名称:《合肥工业大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:O211.4[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:安庆师范大学计算机与信息学院安徽省智能感知与计算重点实验室,安徽安庆246133
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(11471093),国家统计局计划项目(2013LY080)和安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2014A142).
中文摘要:

本文提出了一种面向冠心病血检数据的函数型主成分分析(FDCA)方法。首先,利用函数型数据分析(FDA)方法,对冠心病患者的血液检测指标数据进行函数化;然后,利用FPCA的方法对原始血检指标进行降维,并与传统的主成分(PCA)方法进行对比。实验结果表明,相比于传统方法,FPCA方法降维效果更好,降维后得到的新指标能够包含原始指标的绝大部分信息。该方法对于临床冠心病的诊断研究具有现实和理论意义。

英文摘要:

This paper presents a new method of functional data principal component analysis for coronary heart disease (CHD). First, the data of CHD blood test are being functional and continuous by using the principle of functional data analysis. Then, we reduce the dimensions of the original test index by introducing the method of functional principal components analysis (FPCA) and compare the corresponding results with the cases of the methods with principal component analysis (PCA). The results show that the method of FPCA is more effective, and the new indicators, obtained by dimension reduction, can contain most of the original index information. This will help the clinical diagnosist for CHD.

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期刊信息
  • 《合肥工业大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:合肥工业大学
  • 主编:何晓雄
  • 地址:合肥市屯溪路193号
  • 邮编:230009
  • 邮箱:XBZK@hfut.edu.cn
  • 电话:0551-2905639
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-5060
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1083/N
  • 邮发代号:26-61
  • 获奖情况:
  • 1999中国优秀高校自然科学学报,1997华东地区优秀期刊,1998安徽省优秀科技期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:19655