摘要:医学诊断与人们的生活密切相关,将Bayes判别函数应用到医学中,可以为医疗机构诊断心脏疾病提供参考.本文基于Bayes判别分析法,对心电图信号进行分类研究.首先,我们将收集到的20组心电图数据作为实验组并分为正常组和异常组两类.然后构建Bayes判别模型,对3组未知样本进行判别分类.实验结果表明Bayes判别分析法可以有效解决分类问题.另外,我们也采用了距离判别法来进行实验,实验结果与Bayes判别分析法一致,进一步证明了Bayes判别分析法的可行性.
【关键词】Bayes判别分析;心电图
目录
摘要
ABSTRACT
引 言-1
1 心电图的概念和应用-1
1.1 心电图的概念-1
1.2 心电图产生原理-1
1.3 心电图的应用-2
2 Bayes判别分析法-2
2.1 Bayes判别的定义-2
2.2 Bayes判别的基本思想-2
2.3 两总体的Bayes判别-3
2.3.1 任意分布总体的一般讨论-3
2.3.2 两个正态总体的贝叶斯判别-3
2.4 Bayes判别分析实验流程-4
3 距离判别分析-4
3.1 距离的定义-4
3.1.1 闵可夫斯基距离-4
3.1.2 马氏距离-5
3.2 距离判别分析的基本思想-5
3.3 距离判别分析实验流程-6
4 正态性检验-6
4.1 Jarque-Bera检验-7
4.2 Kolmogorov-Smirnov检验-7
5 协方差矩阵相等检验-8
5.1 协方差矩阵的定义-8
5.2 两个总体协方差矩阵相等的检验-8
5.3 多个总体协方差矩阵相等的检验-8
6 模型的构建-9
6.1 数据来源与处理-9
6.2 实验步骤-12
6.2.1 Bayes判别分析法进行实验-14
6.2.2 距离判别分析法进行实验-16
总 结-18
参考文献-19