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| 基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法 | |
| 作者姓名： | 邹劲松 |
| 摘 要： | 针对现有预测方法中存在预测精度低、预测时间长及存储空间大等问题,提出一种基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法,该方法首先从数据集中收集大量数据,其次使用格拉姆对称矩阵对采集数据进行存储和归类.然后引入随机森林二元回归和分类技术,通过二元变量相关性来衡量预测结果和数据之间的关系,并根据相关性构造决策树用于结果分类.最后... |
| 关 键 词： | 大数据 格拉姆矩阵 随机森林 预测分析 |
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