Discriminant analysis of database

Abstract

Выпускная квалификационная работа посвящена задаче классификации пациентов с сочетанной травмой груди. До предварительной чистки данных рассматриваемая база содержит 51 объект, описываемый с помощью 261-го признака. Идея работы заключается в развитии классического дискриминантного анализа для случая, когда число признаков значимо превышает число наблюдений. Для этого применялась процедура отбора признаков - пошаговый дискриминантный анализ. Для классификации использовались линейный и квадратичный дискриминантный анализ. Такие методы, как cross-validation leave-one-out, bootstrap leave-one-out, bootstrap 0.632 и bootstrap 0.632+ применялись для оценки точности классификатора. Алгоритм был осуществлен посредством языка R. Благодаря вышеописанным процедурам, конечная модель имеет высокую точность классификации. С медицинской точки зрения, реализованный подход позволил выявить признаки, которые могут помочь в оценке критического состояния больных.

The final qualifying work is devoted to the classification of patients with concomitant chest injury. Before pre-treatment the considered database contains 51 objects, which are described by 261 features. The idea of research work consists in developing of the classic discriminant analysis for a situation when the number of features greatly exceeds the number of observations. For this reason a procedure of feature selection, namely, stepwise discriminant analysis has been utilized. Linear and quadratic discriminant analysis has been used for the classification. Such methods as cross-validation leave-one-out, bootstrap leave-one-out, bootstrap 0.632 and bootstrap 0.632+ have been applied for the estimation of the classification accuracy. Algorithm has been fulfilled by R language. Owing to aforementioned procedures, the final model has a high accuracy of classification. Medically, the implemented approach has helped to detect features which can assist in an estimation of the critical condition of the sufferers.