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医路相伴，成就大医
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内容提要：机器学习按照训练数据是否有标记信息，可将学习任务分为监督学习（supervised learning）和非监督学习（unsupervised learning）两大类。其中，聚类分析是非监督学习的重要方法，潜在类别聚类分析（latent class cluster analysis，LCCA）可作为非监督学习方法，用于高危人群的筛选。LCCA假定异质性群体由多个总体混合而成，即存在一个潜在的分类变量，借助拟合优度评价指标确定最优模型，最后通过估计和比较后验概率进行分类，实现变量水平上的“降维”和个体水平上的“聚类”。LCCA所提取的潜在类别既能反映不同影响因素的综合效应，也能进一步考察不同类别人群分布特征。LCCA分析步骤以出生缺陷为例，依据可能的可观察的非检测影响因素，采用适当的评估方法筛选出高危人群，进而对高危人群做进一步的检测，既可以提高筛查效率，又能降低筛查成本。采用LCCA方法，研究出生缺陷危险特征的潜在类别及其分布特点，分为三个步骤。首先，从出生缺陷调查问卷中提取出生缺陷相关指示变量：母亲生育年龄、遗传因素、母亲既往病史、母亲饮食与叶酸食用情况、母亲孕期患病情况、...
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