Matlab中的存档算法代码：基于ECG的心律失常检测

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简介：
本项目提供了一套在MATLAB环境下运行的存档算法代码，专注于利用心电图（ECG）数据进行心律失常自动检测与分类。在MATLAB中实现的心律失常检测算法代码基于ECG数据集进行分类处理：首先使用k-NN方法来填补缺失值；其次通过SMOTE技术解决数据不平衡问题；然后利用PCA对特征进行降维简化。本研究采用了SVM、随机森林和朴素贝叶斯这三种分类策略，其中以一对一的SVM模型表现最佳，其准确率约为96%。源代码中包括了rf_naive-bayes.m文件，该脚本在数据经过缺失值处理及类不平衡调整后执行PCA，并使用随机森林与朴素贝叶斯算法进行分类。此外，在MATLAB中心获取到了用于对数据实施SMOTE技术的函数——SMOTE.m；而通过调用此函数来完成具体操作的是另一个名为SMOTE_Trial.m的文件。如果原始数据中的某些值仅出现一次，它们将被调整为“0”或“1”，即把介于0和1之间的十进制数值转换成整数形式。SVM.m脚本则负责执行支持向量机分类任务（包括一对一及一对多模式）。

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Matlab中的存档算法代码：基于ECG的心律失常检测

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本项目提供了一套在MATLAB环境下运行的存档算法代码，专注于利用心电图（ECG）数据进行心律失常自动检测与分类。在MATLAB中实现的心律失常检测算法代码基于ECG数据集进行分类处理：首先使用k-NN方法来填补缺失值；其次通过SMOTE技术解决数据不平衡问题；然后利用PCA对特征进行降维简化。本研究采用了SVM、随机森林和朴素贝叶斯这三种分类策略，其中以一对一的SVM模型表现最佳，其准确率约为96%。源代码中包括了rf_naive-bayes.m文件，该脚本在数据经过缺失值处理及类不平衡调整后执行PCA，并使用随机森林与朴素贝叶斯算法进行分类。此外，在MATLAB中心获取到了用于对数据实施SMOTE技术的函数——SMOTE.m；而通过调用此函数来完成具体操作的是另一个名为SMOTE_Trial.m的文件。如果原始数据中的某些值仅出现一次，它们将被调整为“0”或“1”，即把介于0和1之间的十进制数值转换成整数形式。SVM.m脚本则负责执行支持向量机分类任务（包括一对一及一对多模式）。

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