《表2 各省中医药项目降维结果集》
注:数据集k取1到20之间的整数。
基于LE算法的中医药项目综合评估处理步骤如图1所示:(1)将原始数据进行编号。由于保密性,省份、项目进行编码,实现数据脱敏。将全国31个省份按照依次编号,将6个中医药项目按依次编号(见表1),表中数值项代表的是省份的项目专家评分的初始值。(2)对编号后的数据进行填补。经过初步整理分析,数据缺失率是8.6%,项目1、3均无缺失,项目3由于有加分项均值偏大,故而分别对项目2、4、5、6采用多重填补法。本文采用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)[6]进行填补,得到20个完整数据集,将20个完整数据集按依次编号(见表1)。(3)将插补后的数据进行处理,一张表对应一列数。将步骤2中的20个完整数据集采用LE算法进行数据处理,得到相对应的20组结果集(见表2)。(4)求结果集的均值D。将步骤3中得到的20组结果集累加求和,进一步得到算术平均数D。(5)求每个省份中医药项目专家评估初始化数据的均值I。将中医药项目专家评估初始化数据(即表1中不包含插补数据)累加求和,然后根据每个省份中医药项目缺失率分配权值求取均值。(6)求综合评估排名。根据公式R=I-D(优于其他公式的计算结果)所得结果能反映全国各省中医药项目的综合评估情况,其中R是全国各省中医药项目的综合评估值,再对数据集R进行排序,则得到全国各省中医药项目的综合评估排名。
图表编号 | XD00171264000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.14 |
作者 | 黄瑶、胡芳、陈健超 |
绘制单位 | 湖北中医药大学信息工程学院、江门市五邑中医院网络信息科、湖北中医药大学信息工程学院、江门市五邑中医院网络信息科 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |