技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局部學(xué)習(xí)特征權(quán)重選擇的醫(yī)療數(shù)據(jù)分類方法，首先根據(jù)訓(xùn)練樣本集得到樣本的屬性值，根據(jù)屬性值利用梯度下降的權(quán)重更新方式計(jì)算屬性對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量，因此可以保證收斂性，可以較快地達(dá)到算法的停止準(zhǔn)則，減少計(jì)算時(shí)間，降低計(jì)算復(fù)雜度；根據(jù)計(jì)算出的權(quán)重向量進(jìn)行特征選擇得到最優(yōu)特征集，將待評(píng)估數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后再最優(yōu)特征子集中進(jìn)行特征選擇，再將特征選擇后的待評(píng)估數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類就可以使數(shù)據(jù)樣本實(shí)現(xiàn)降維，因此本發(fā)明實(shí)施例提供的方法實(shí)現(xiàn)降維的同時(shí)又降低了計(jì)算的復(fù)雜度，減少了計(jì)算時(shí)間。本發(fā)明還提供了一種基于局部學(xué)習(xí)特征權(quán)重選擇的醫(yī)療數(shù)據(jù)分類裝置，同樣可以實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)效果。

技術(shù)研發(fā)人員：張莉;黃曉娟;王邦軍;張召;李凡長(zhǎng)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.06.06
技術(shù)公布日：2017.09.22