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基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法
引用本文:邹劲松.基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法[J].西南师范大学学报(自然科学版),2021(5):147-152.
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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