IRC_ClusteringPatientData 使用支持向量机(SVM)学习方法对患者数据进行聚类以进行诊断。该项目是伦敦帝国理工学院Horizo​​ns课程的跨学科研究计算项目的一部分。 目的 机器学习(ML)模型可以成功处理诸如像素或随机数值数据之类的复杂数据,并在该数据中找到可能会非常复杂的模式以其他方式进行分类。在医学领域有很多ML的例子,我们想更多地了解如何获取医学数据并产生有趣的结果。 运行模型 执行main.py: 从在线数据库中提取数据并进行清理 训练模型 测试模型 产生准确性结果和相关图表 代码的主要部分使用Model.py中定义的Model类。这样可以轻松启用和禁用诸如图形或评估机制之类的功能。 属性 数据属性如下: 匈牙利心脏病研究所。布达佩斯:瑞士苏黎世医学博士学位的Andras Janosi:瑞士巴塞尔医学博士学位的William Steinbrunn:瑞士长