摘要
本申请提供了一种严重产后出血的风险预测系统及方法,首先对所有的产后出血风险数据进行主成分分析,得到严重产后出血风险的主成分特征;进而根据不同产后出血风险数据的映射关系对所有的产后出血风险数据进行聚类,得到多个聚类簇,从而确定每个聚类簇的数据约束条件;进一步对所有的产前检查数据进行特征提取,得到数据特征图,从而确定每个聚类簇的置信边界;然后对所有的聚类簇进行二次聚类,得到多个二次聚类簇;根据所有的二次聚类簇确定严重产后出血的风险预测模型,通过所述风险预测模型对产妇严重出血的危险值进行评估。采用本申请的方案可减小数据不平衡对于产后出血风险数据聚类的影响,从而提高严重产后出血风险预测准确性。
技术关键词
风险预测模型
产后出血风险预测
机器学习模型
风险预测方法
聚类
风险预测系统
训练预测模型
成分分析
产妇
冗余度
数据处理单元
标签
协方差矩阵
方差贡献率
滤波
关系
模块
图像
系统为您推荐了相关专利信息
实时仿真方法
PID控制器
硬件描述语言
可读存储介质
机器学习模型训练
信息展示方法
因子
无监督聚类
画像特征
生成用户
金融数据分析系统
模型训练模块
机器学习模型
数据获取模块
朴素贝叶斯分类器
消防灭火系统
系统优化方法
充电站
灭火剂
季节性ARIMA模型