【摘 要】
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针对胃癌患者住院费用分类标签设定的复杂性以及传统费用建模算法的局限性,本文提出了一种基于聚类和支持向量机的住院费用建模算法,为胃癌患者住院费用的控制和预测提供方法
【基金项目】
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Supported by National Natural Science Foundation of China (61561040), Natural Science Foundation of Ningxia (NZ16067) and Natural ScienceFoundation of Ningxia Education Department (NGY2016084).
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针对胃癌患者住院费用分类标签设定的复杂性以及传统费用建模算法的局限性,本文提出了一种基于聚类和支持向量机的住院费用建模算法,为胃癌患者住院费用的控制和预测提供方法基础.搜集整理宁夏某三甲医院2009–2011年间1583例胃癌患者为样本,采用K-means对总住院费用逐年聚类得到分类标签,最后通过支持向量机对住院费用进行建模预测以及影响因素分析,用分类准确率作为预测效果的评价指标.实验结果表明胃癌患者住院费用呈逐年增加趋势,其中以西药费为主,占总费用的53.74%.通过K-Means以年份对费用聚类比单纯
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