基于混合加權(quán)距離的KNN心衰患者死亡率評(píng)估模型

摘要： 利用K近鄰算法預(yù)測(cè)心衰患者死亡率是一種積極影響患者健康的重要手段。但K近鄰算法難以利用單一距離準(zhǔn)確度量帶有離散和連續(xù)型變量的樣本距離，同時(shí)K近鄰所采用的投票法不能衡量距離遠(yuǎn)近對(duì)于待測(cè)樣本類(lèi)別的影響。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種混合加權(quán)距離的K近鄰死亡率評(píng)估模型。首先，利用卡方檢測(cè)和基于L1正則化的邏輯斯蒂回歸對(duì)特征的篩選和排序。然后，應(yīng)用值差度量和曼哈頓距離混合計(jì)算樣本間的距離。最... （共7頁(yè)）