COVID-19文本分析与MATLAB应用

STA303-A1 针对多伦多周边地区的 COVID-19 病例进行统计分析。

描述COVID-19患者的临床特征。 识别和量化血浆样品中的已知miRNA。 发现和量化新的人类miRNA。 分析miRNA与COVID-19预后之间的关联。

项目名称：全球COVID-19疫情数据可视化项目描述：该项目通过数据可视化方式展示全球COVID-19疫情数据，包括各国/地区的感染情况、死亡情况、康复情况等。数据来源包括世界卫生组织和约翰斯·霍普金斯大学等可靠数据源。数据收集后进行清洗和预处理，处理缺失值和异常值。设计合适的数据可视化图表，如世界地图、折线图、柱状图，以直观展示疫情数据的分布和发展趋势。定期更新数据，并及时更新可视化图表，反映最新的疫情情况。添加用户交互功能，允许用户选择特定国家/地区和时间范围，详细查看疫情数据。提供比较功能，使用户能够比较不同国家/地区的疫情数据，或同一国家/地区在不同时间点的疫情情况。通过可视化分析疫情数据的发展趋势、爆发时间和地点以及各国抗疫措施，提供深入洞察和见解。

在信息时代，文本数据无处不在，从社交媒体帖子到科学论文，从新闻报道到小说文本。有效地分析这些文本数据对于理解信息内容、提取有用知识、支持决策制定等都至关重要。数学模型在文本分析中扮演着核心角色，它们帮助我们将文本转换为可量化的数据，从而进行深入分析。将详细介绍如何使用数学模型进行文本分析，包括文本分析的基本概念、常用的数学模型、分析方法，以及实际应用案例。文本分析是理解和利用文本数据的重要手段。通过使用数学模型，我们可以有效地进行文本预处理、特征提取、模式识别和结果解释。详细介绍了文本分析的基本概念、数学模型、分析方法和实际应用案例，为读者提供了一个全面的文本分析指南。随着技术的发展，文本分析将在更多领域发挥重要作用，如市场分析、客户服务、公共安全等。

12.8操作步骤第一步：使用“Nominal to Text”操作符，将属性att2的数据类型转换为文本。这一步骤是为了告知RapidMiner我们需要处理的是文本数据，详见图12.3。接下来，连接“Process Documents from Data”操作符，将其输入端与“Nominal to Text”连接，输出端“exa”和“wor”连接至结果端，详见图12.4。双击“Process Documents from Data”操作符，进入其设置界面，添加默认参数配置的“Tokenize”分词器操作符，详见图12.5。

文本自动分类技术是数据挖掘的重要分支，K-近邻法作为常见的文本分类算法之一，其存在一些局限性。基于对K-近邻法的分析，针对其不足提出了改进方案，在保证判定函数条件的前提下，优化了算法，避免了K值的搜索过程，从而降低了计算复杂性并提升了效率。实验证明，改进后的K-近邻法在文本分类任务中具有显著的效果。

博士论文探讨了数据挖掘技术在文本分类和生物信息学中的应用。

基于深度学习构建文本分类系统，提出系统架构和关键技术，通过验证比对传统模型、TextCNN、CNN+LSTM等模型，提升分类准确率和特征提取能力。

面对海量Web数据，如何高效处理和分析成为关键。特征选择算法作为数据挖掘、文本分类以及Web分类的核心技术之一，为我们提供了有效解决方案。通过筛选最具代表性的特征，该算法可以降低数据维度、提高模型效率，并提升分类精度。