摘要:医学诊断与人们的生活密切相关，将Bayes判别函数应用到医学中，可以为医疗机构诊断心脏疾病提供参考.本文基于Bayes判别分析法，对心电图信号进行分类研究.首先，我们将收集到的20组心电图数据作为实验组并分为正常组和异常组两类.然后构建Bayes判别模型，对3组未知样本进行判别分类.实验结果表明Bayes判别分析法可以有效解决分类问题.另外，我们也采用了距离判别法来进行实验，实验结果与Bayes判别分析法一致，进一步证明了Bayes判别分析法的可行性.

【关键词】Bayes判别分析；心电图

目录

摘要

ABSTRACT

引    言-1

1 心电图的概念和应用-1

1.1 心电图的概念-1

1.2 心电图产生原理-1

1.3 心电图的应用-2

2  Bayes判别分析法-2

2.1 Bayes判别的定义-2

2.2 Bayes判别的基本思想-2

2.3 两总体的Bayes判别-3

2.3.1 任意分布总体的一般讨论-3

2.3.2 两个正态总体的贝叶斯判别-3

2.4 Bayes判别分析实验流程-4

3 距离判别分析-4

3.1 距离的定义-4

3.1.1 闵可夫斯基距离-4

3.1.2 马氏距离-5

3.2 距离判别分析的基本思想-5

3.3 距离判别分析实验流程-6

4 正态性检验-6

4.1 Jarque-Bera检验-7

4.2 Kolmogorov-Smirnov检验-7

5 协方差矩阵相等检验-8

5.1 协方差矩阵的定义-8

5.2 两个总体协方差矩阵相等的检验-8

5.3 多个总体协方差矩阵相等的检验-8

6 模型的构建-9

6.1 数据来源与处理-9

6.2 实验步骤-12

6.2.1 Bayes判别分析法进行实验-14

6.2.2 距离判别分析法进行实验-16

总    结-18

参考文献-19