應用KNN演算法於鑑別心臟病之分析研究
楊偉修 戴良軒 彭冠傑 林柏豪
DOI:10.6283/JOCSG.2015.3.3.325
下載PDF檔 ( 已下載次數：1910)
中文摘要 心臟病於醫學上又稱為心肌梗塞(myocardial infarction)，通常是冠狀動脈疾病的結果。由於發病前較無明顯病徵所以常易被忽略，然一旦發作就會傷害心臟，並且在心臟留下結痂組織，嚴重時導致猝死。依據衛生福利部國民健康署公告102年國人死因統計結果顯示心臟疾病高居國人十大死因第二名，約占總死亡人數之11.5%，且其中更以老年人占絕大多數（衛生福利部國民健康署，2014）。因此如何有效且準確的區分該疾病，及早發現及時治療，健康且成功的老化，則成為本研究的主要目的。
k最近鄰演算法(k Nearest Neighbor Algorithm, KNN)是一種非常簡單且直覺化的樣式辨識(pattern classification)方法，由於該法操作簡單，早已廣泛且有效的應用於各種領域之辨識問題上。雖然此演算法屬於無參數分類法，但鄰近點的數量（k值）選取、資料前處理方式以及距離測量的方法皆會影響計算結果。有鑑於此，本研究預先將資料以四種不同的資料正規化法處理，再分別以常用的歐幾里得距離(Euclidean distance)與曼哈頓距離(Manhattan distance)進行計算，分析每種情況下各種值的準確率變化情形，以期建立簡易使用且具高準確度的心臟病鑑別模型。
文章建立時間：2015-06-15
引用格式(APA)：
楊偉修, 戴良軒, 彭冠傑, 林柏豪(2015)。 應用KNN演算法於鑑別心臟病之分析研究。
福祉科技與服務管理學刊， 3(3)， 325-326。