帕金森病诊断治疗与大数据云安全聚类研究

### 帕金森病诊断治疗与大数据云安全聚类研究 #### 1. 帕金森病分类模型研究 在帕金森病的诊断治疗研究中，采用机器学习分类器的自动化架构进行疾病分类。研究通过不同的分类器实现模型，并使用训练集进行参数调优，然后用测试数据集评估模型，最后根据分类器模型的性能指标讨论结果。 ##### 1.1 模型实现与评估指标 模型使用了四种不同的分类器进行实现，主要的性能评估指标包括混淆矩阵、准确率得分以及分类报告（F - 度量、召回率和精确率）。 - **准确率（Accuracy）**：指正确预测的数量与总预测数量的比例，公式为：$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$ 。 - **混淆矩阵（Confusion Matrix）**：是对分类问题预测结果的总结，展示了分类模型在预测时的混淆情况，具体如下表所示： | | 预测为类别 1 | 预测为类别 2 | | --- | --- | --- | | 实际为类别 1 | 真正例（TP） | 假反例（FN） | | 实际为类别 2 | 假正例（FP） | 真反例（TN） | 在本研究中，类别类型有 3 种： - 0：静态螺旋测试（在给定的螺旋模式上绘制） - 1：动态螺旋测试（螺旋模式会在一定时间内闪烁，受试者需要继续绘制） - 2：圆周运动测试（受试者围绕红点画圈） - **召回率（Recall，R）**：是指正确分类的正样本数量与所有正样本数量的比例，公式为：$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$ 。高召回率表示该类别能被有效识别（假反例较少）。 - **精确率（Precision，P）**：是指正确分类的正样本数量与所有预测为正样本数量的比例，公式为：$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$ 。高精确率表示被标记为正的模型确实为正（假正例较少）。 - **F - 度量（F - measure）**：由于有精确率和召回率两个指标，F - 度量使用调和平均值来综合表示这两个指标，公式为：$F - measure = 2 * \frac{Recall * Precision}{Recall + Precision}$ 。它会更接近精确率或召回率中较小的值。 ##### 1.2 不同分类器的实验结果 实验使用 Python 的 Sci - Kit Learn 库进行模型实现和参数调优，不同分类器的实验结果如下表所示： | 分类器名称 | 参数调优 | 准确率（%） | 精确率（%） | 召回率（%） | F - 度量（%） | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 逻辑回归（LR） | C = 1.0，fit_intercept = True，random_state = None，solver = 'liblinear' | 62 | 62 | 62 | 61 | | K 近邻（KNN） | algorithm{'auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'}，weights = 'uniform' | 72 | 73 | 73 | 73 | | 决策树（DT） - Criterion = 'gini' | | 94 | 96 | 94 | 93 | | 决策树（DT） - Criterion = 'entropy' | | 93 | 95 | 93 | 92 | | 决策树（DT） - Criterion = 'gini'，max_depth = 4 | | 74 | 76 | 74 | 73 | | 决策树（DT） - Criterion = 'entropy'，max_depth = 4 | | 73 | 75 | 73 | 72 | | 支持向量机（SVM） - kernel = 'linear' | | 61 | 61 | 61 | 61 | | 支持向量机（SVM） - kernel = 'poly' | | 73 | 73 | 73 | 73 | | 支持向量机（SVM） - kernel = 'rbf' | | 75 | 75 | 75 | 75 | | 支持向量机（SV