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可減輕腰椎間盤樣本集類重疊的采樣算法

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摘 要：醫(yī)學數(shù)據(jù)的類重疊問題會嚴重影響疾病的智能診斷效果。為了減輕腰椎間盤樣本的類重疊對分類器產(chǎn)生的不良影響，提出了一種可減輕類重疊的混合采樣算法———CO_HS算法。該算法將訓練樣本劃分為核心樣本、邊界樣本和噪聲樣本，對重疊區(qū)域的樣本進行采樣，以減輕樣本集的類重疊程度。采用CO_HS算法產(chǎn)生的新訓練樣本集訓練RF等分類模型，并建立了6種新的腰椎間盤退變分類器。（剩余756字）

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