【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据挖掘中特征选择的，特别是针对包含缺失数据的医学领域的多源多标签临床数据，提出了一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法。
技术介绍
1、随着信息时代的迅速发展和技术的不断进步，医学领域也逐渐进入了一个大数据时代。在这种背景下，多源多标签数据变得愈加普遍。例如，一个患者可能会有来自不同来源的多种检测数据，包括身体特征如体重、血压、心率、血糖水平等，以及诊断特征如症状、检查结果等。这些数据通常与多个异常标签相关。
2、然而，这类多源多标签数据也带来了诸多挑战，尤其是在进行特征选择时。首先，身体特征和诊断特征往往具有高维度，且常伴随大量缺失数据。在实际应用中，由于种种原因，如患者未能接受某些检查、数据记录不全等，某些特征可能缺失，导致不同数据源之间的信息无法有效整合，从而影响模型的整体性能和准确性。例如，一些患者可能缺少某些诊断特征，如影像学检查结果，或身体特征数据存在缺失，如体重未测量，这就要求我们在进行特征选择时，不仅要从不同数据源中选取最具代表性的特征，还要考虑如何有效处理这些缺失数据，避免其对模型结
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1.一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，是按照如下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，所述步骤2是按照如下步骤进行：
3.根据权利要求2所述的一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，所述步骤3.1是按照如下步骤进行：
4.根据权利要求3所述的一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，步骤3.2是按照如下步骤进行：
5.根据权利要求4所述的一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，步骤...
【技术特征摘要】
1.一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，是按照如下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，所述步骤2是按照如下步骤进行：
3.根据权利要求2所述的一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，所述步骤3.1是按照如下步骤进行：
4.根据权利要求3所述的一种含缺失的多源多标签医学临床数据特征选择方法，其特征在于，步骤3.2是按照如下步骤进行：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李培培，石亚博，王海平，张海翔，胡学钢，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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