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HD_KNN_TREE: 基于心脏病数据集的决策树与K近邻算法

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简介：
本文提出了一种结合决策树和K近邻算法的方法（命名为HD_KNN_TREE），专门针对心脏病数据集进行优化，旨在提高诊断准确率。 使用RStudio对心脏病数据集进行决策树和K最近邻分析，并将这两种模型的效果进行比较以确定哪种模型更适合预测该数据集。在本项目中使用的库包括caTools、class、kknn、rpart、rpart.plot、ROCR、MASS、tidyverse以及ggsci。 首先，需要安装以下R软件包：kknn, caret, class, caTools, ROCR, rpart, rpart.plot, MASS, tidyverse和ggsci。可以通过运行如下代码来完成： ```R rpack <- c(kknn, caret, class,caTools, ROCR, rpart, rpart.plot, MASS, tidyverse, ggsci) install.packages(rpack) ``` 数据集包含76个属性，这些属性用于描述患者的情况。该数据集来自UCI机器学习库。

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  • HD_KNN_TREE: 基于心脏病数据集的决策树与K近邻算法
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    本文提出了一种结合决策树和K近邻算法的方法（命名为HD_KNN_TREE），专门针对心脏病数据集进行优化，旨在提高诊断准确率。 使用RStudio对心脏病数据集进行决策树和K最近邻分析，并将这两种模型的效果进行比较以确定哪种模型更适合预测该数据集。在本项目中使用的库包括caTools、class、kknn、rpart、rpart.plot、ROCR、MASS、tidyverse以及ggsci。 首先，需要安装以下R软件包：kknn, caret, class, caTools, ROCR, rpart, rpart.plot, MASS, tidyverse和ggsci。可以通过运行如下代码来完成： ```R rpack <- c(kknn, caret, class,caTools, ROCR, rpart, rpart.plot, MASS, tidyverse, ggsci) install.packages(rpack) ``` 数据集包含76个属性，这些属性用于描述患者的情况。该数据集来自UCI机器学习库。
     
  • 心脏病数据.csv，UCI心脏病数据集的子集
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    这个CSV文件包含了UCI心脏病数据库中的部分数据，适用于研究和分析心脏病的相关因素及特征。 数据属性如下： - age：该朋友的年龄。 - sex：该朋友的性别（1表示男性，0表示女性）。 - cp：经历过的胸痛类型（值1代表典型心绞痛；值2代表非典型性心绞痛；值3代表非心绞痛；值4代表无症状）。 - trestbps：静息血压（入院时的毫米汞柱读数）。 - chol：该朋友的胆固醇测量结果，单位为mg/dl。 - fbs：空腹血糖水平是否大于120 mg/dl （1表示是，0表示否）。 - restecg：静息心电图检测（0代表正常；1代表有ST-T波异常；2代表根据Estes标准显示可能或确定的左心室肥大）。 - thalach：该朋友达到的最大心率值。 - exang：运动引起的心绞痛情况（1表示有过，0表示没有）。 - oldpeak：由运动引起的相对于休息时的ST抑制程度。 - slope：最高运动ST段斜率（值1代表上坡；值2代表平坦；值3代表下坡）。 - ca：荧光显影的主要血管数量（范围从0到4）。 - thal：地中海贫血病类型（3表示正常，6表示固定缺陷，7表示可逆缺陷）。 - target：是否患有心脏病（1表示有，0表示无）。
     
  • 基于K-近邻算法的Pima Indians糖尿病预测分析数据集研究
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    本研究利用K-近邻算法对Pima Indians糖尿病预测分析数据集进行深入探究，旨在提高糖尿病早期诊断准确率。 Pima人糖尿病预测分析数据集是一个被广泛应用于机器学习和数据挖掘研究的数据集合。它记录了Pima印第安人的医疗情况，并主要用于判断患者是否患有糖尿病。由于具有代表性、真实性和挑战性，该数据集备受关注。 K-近邻（KNN）算法是一种简单而有效的监督学习方法，特别适用于分类任务。其工作原理是通过测量不同实例之间的距离来对未知样本进行分类决策。在Pima人糖尿病预测分析中，KNN算法可以根据患者的多种医学指标（如血糖浓度、血压和年龄等），找出与其最相似的K个邻居，并依据这些邻居是否患有糖尿病的情况来推断目标患者的风险。 该数据集的特点在于其包含丰富的特征信息及真实的数据记录。它涵盖了诸如体重、胰岛素水平以及日常活动习惯等多个生理与生活因素，这些都是影响糖尿病发生的重要变量。通过综合分析患者的各项指标，KNN算法能够更精确地预测出个体患糖尿病的可能性。 此外，Pima人糖尿病预测数据集还存在一定的挑战性。鉴于糖尿病发病机制复杂且受多种因素的影响，准确预测其风险并非易事。然而凭借强大的分类能力和对各种类型数据的良好适应性，KNN算法在解决这类问题上展现出显著优势。
     
  • K近邻算法的实现（基于MNIST数据集）_Python环境
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    本项目在Python环境中利用MNIST数据集实现了经典的机器学习算法——K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法，并通过调整参数优化了模型性能。 在Python环境下使用MNIST数据集实现KNN算法，并对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取后进行预测，可以达到较高的准确率。
     
  • 基于改进KD树的K近邻算法Python实现
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    本文章介绍了对传统KD树优化后的K近邻算法，并提供了该算法在Python中的具体实现方法。通过改进提升了搜索效率和准确性。 本段落提供了一个Python实现的基本KNN算法，并结合了KD树的构建与使用方法。在提取最近邻值的过程中采用了大顶堆技术。代码中的每个函数都有详细的注释，并附有一组测试数据，经过验证程序是完整且可用的。
     
  • 心脏病UCI数据集
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    心脏病UCI数据集包含了用于预测个人是否患有心脏疾病的风险因素和医疗检查结果，是机器学习研究中的一个经典资源。 该数据库包含76个属性，但所有已发布的实验仅引用了其中的14个属性子集。特别是克利夫兰数据库是迄今为止机器学习研究人员使用的唯一一个数据库。“目标”字段表示患者是否患有心脏病。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
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    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • 离群检测研究-基于K-近邻树的算法.pdf
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    本文探讨了一种新颖的离群点检测方法——基于K-近邻树的算法。通过构建高效的数据结构来加速和优化异常值识别过程，为数据分析提供了新视角。 为了适应数据集分布形状的多样性并解决密度问题，针对现有算法在离群簇检测方面效果不佳的情况，提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD（outlier detection based on K-nearest neighborhood MST）。该算法结合了密度和方向因素，并提出了基于K-近邻的不相似性度量方法。通过利用这种度量构建最小生成树并进行有约束的切割，从而识别出离群点。实验结果表明，该算法能够有效检测局部离群点及局部离群簇，并且在与LOF、COF、KNN和INFLO等算法对比中展现了优越性能。
     
  • 基于k-近邻算法的手写体分类代码与数据集应用
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    本项目采用K-近邻算法实现手写数字图像的分类识别，并提供了相关数据集进行模型训练及测试。适合机器学习初学者实践使用。 k-近邻算法实例及数据集包括测试集和训练集。代码文件为knn.py（主体代码）以及test.py（用于绘制散点图的详细代码）。example_1展示了由test.py生成的散点图。
     
  • 决策树：用于区分患者心脏病风险与无风险类别的方法
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    本研究探讨了一种基于决策树算法的方法，旨在有效地区分心脏病人和非心脏病人，以评估个体患心脏病的风险。 决策树可以用于对患者的心脏病风险进行分类，将其分为有风险和无风险两类。