Herzrhythmusst???rungen treten auf, wenn die elektrischen Impulse im Herzen nicht richtig funktionieren. Eine fr???hzeitige Erkennung von Herzrhythmusst???rungen ist notwendig, um das eigene ???berleben zu sichern. F???r die Diagnose ist eine Klassifizierung der Arrhythmie erforderlich. In diesem Bericht wird die Hauptkomponentenanalyse als Verfahren zur Merkmalsreduzierung eingesetzt, um hochdimensionale Eingaben zu reduzieren, ohne die Klassifizierungsmethoden zu beeinflussen. Zwei Verfahren zur Merkmalsauswahl wie Grey ...
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Herzrhythmusst???rungen treten auf, wenn die elektrischen Impulse im Herzen nicht richtig funktionieren. Eine fr???hzeitige Erkennung von Herzrhythmusst???rungen ist notwendig, um das eigene ???berleben zu sichern. F???r die Diagnose ist eine Klassifizierung der Arrhythmie erforderlich. In diesem Bericht wird die Hauptkomponentenanalyse als Verfahren zur Merkmalsreduzierung eingesetzt, um hochdimensionale Eingaben zu reduzieren, ohne die Klassifizierungsmethoden zu beeinflussen. Zwei Verfahren zur Merkmalsauswahl wie Grey Wolf Optimizer (GWO), Particle Swarm Optimization (PSO) und Support Vector Machine (SVM) helfen bei der Auswahl von Merkmalen f???r Arrhythmie, und die Ergebnisse werden f???r die Klassifizierung verschiedener Arrhythmieformen verwendet. Die Leistungsanalyse f???r diese Merkmalsauswahltechniken wird gesch???tzt. Der Fluch der Dimensionalit???t (d. h. ein Datensatz, der eine gro???e Anzahl von Merkmalen enth???lt) wird mit diesen Merkmalsauswahlverfahren gel???st. Das Ergebnis untersucht die Leistungsmetriken f???r die Integration von drei Methoden wie PSO, GWO mit SVO und zeigt, dass PSO und GWO integriert mit SVM Merkmale mit einer Genauigkeit von 96,08 % ausw???hlen.
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