文献类型：期刊文章

作　　者：童星慧[1] 蒋飞[1] 蒋京[1]

机构地区：[1]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

出　　处：《安庆师范大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(11471093);国家统计局计划项目(2013LY080);安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2014A142)

年　　份：2017

卷　　号：23

期　　号：2

起止页码：40-42

语　　种：中文

收录情况：普通刊

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。

关 键 词：函数型数据分析  冠心病 主成分分析 函数型主成分分析  

分 类 号：O211.4]