摘要
本发明涉及机器学习技术领域,具体为一种护理体检数据智能分析及管理方法,包括以下步骤:从体检数据集中提取体温、血压和心率,进行高斯核映射处理,将体检数据映射到高维特征空间中,得到高维特征数据;利用所述高维特征数据训练支持向量机模型。本发明通过高维特征空间的高斯核映射和支持向量机模型的应用,提升了护理体检数据的处理能力,能够区分异常与正常数据点。而通过映射增强了数据的非线性表示,使模型更有效地处理复杂模式,从而有效去除离群和错误数据。实时分类确保了数据流的快速处理,允许即时更新和响应。通过动态标注数据点的严重性并调整处理策略,进一步增强了数据管理的灵活性和个性化。
技术关键词
支持向量机模型
管理方法
正则化参数
决策支持分析
生成分类模型
优化核函数
心率
更新模型参数
血压
异常数据点
机器学习技术
分类阈值
标签
计算误差
数据管理
策略
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