Hjärtsjukdomar är en av de vanligaste sjukdomarna i världen. Syftet med denna studie är att underlätta diagnosen av hjärtsjukdom med hjälp av ett hybridklassificeringssystem baserat på ReliefF- och RPRS-metoden. Det föreslagna systemet innehåller två delsystem: RFRS-systemet och ett klassificeringssystem med en ensembleklassare. Det första systemet omfattar tre steg: (i) data diskretisering, (ii) funktionsextraktion med hjälp av ReliefF algoritm, och (iii) funktionsreduktion med hjälp av den heuristiska Rough Set reduktion algoritm som vi utvecklat. I det andra systemet föreslås en ensembleklassningsmetod baserad på C4.5-klassningsmetoden. Statlog-datauppsättningen (Heart) från UCI-databasen användes för experiment. En maximal klassificeringsnoggrannhet på 92,59 % uppnåddes enligt ett korsvalideringsschema för jackkniv. Resultaten visar att prestandan hos det föreslagna systemet är överlägsen prestandan hos tidigare rapporterade klassificeringsmetoder.
X. Liu m.fl. REF presenterade en studie för att hjälpa till med diagnosen hjärtsjukdom med hjälp av ett hybridklassificeringssystem baserat på ReliefF- och RPRS-metoden.
A Hybrid Classification System for Heart Disease Diagnosis Based on the RFRS Method