Thông tin chung:

Ngày nhận: 23/07/2015

Ngày chấp nhận: 25/02/2016

Title:

Classification problem and applying in medicine

Từ khóa:

Phân loại, Fisher, logistic, Bayes, sai số

Keywords:

Classification, Fisher, logistic, Bayes, error

ABSTRACT

This paper presents methods of classifying Fisher, logistic, SVM, Bayes and their calculating problems. The article also solves real application problem from discrete data of these methods by programs which are built on Matlab software including programs to estimate probability density function, to classify an element and to compute Bayes error. A real application in medicine is presented in detail: Finding the suitable model  for assessing hypertensive patient from variables. The result shows that Bayesian method is always the best model. This application is not only as an illustration of the presented theories, to test the logic of the established programs but also to show the application potential of the studied problem.

TÓM TẮT

Bài báo trình bày các phương pháp trong phân loại Fisher, logistic, SVM, Bayes và vấn đề tính toán của chúng. Bài báo cũng giải quyết vấn đề ứng dụng thực tế từ số liệu rời rạc của các phương pháp này bằng các chương trình được xây dựng trên phần mềm Matlab. Đó là chương trình ước lượng hàm mật độ xác suất, phân loại một phần tử và tính sai số Bayes. Một ứng dụng thực tế trong y học được trình bày chi tiết: Tìm mô hình thích hợp trong đánh giá bệnh cao huyết áp từ các biến. Kết quả thực hiện cho thấy phương pháp Bayes luôn cho mô hình tốt nhất. Áp dụng này không những minh họa cho những lý thuyết đã trình bày, kiểm tra sự hợp lý của các chương trình được thiết lập, mà còn cho thấy tiềm năng ứng dụng của vấn đề nghiên cứu.