健康档案中空腹血糖水平预测的研究KPCA-LSSVM方法的革新应用

糖尿病是一种可预防和可控的慢性疾病，其潜在并发症对人体健康造成严重威胁。因此，早期诊断和干预生活方式对预防糖尿病慢性并发症至关重要。本研究利用健康档案中的数据，采用基于KPCA和LSSVM的联合建模方法，预测空腹血糖水平。健康档案数据具有多维、噪声多、强耦合和非线性等特点，本研究提出了KPCA-LSSVM模型，并与LSSVM、PCA-LSSVM进行了比较。实验结果显示，KPCA-LSSVM模型显著提高了预测准确性，ROC曲线下的积分面积接近1，证明了其在空腹血糖水平预测中的有效性。这为医疗数据挖掘提供了新的方法和见解。