Heart Disease Dataset is provided by Hungarian Institute of Cardiology,University Hospital, Zurich,University Hospital, Basel and Long Beach and Cleveland Clinic Foundation.本数据集由匈牙利心脏病研究所，瑞士苏黎世大学医院，瑞士巴塞尔大学医院和长滩和克里夫兰临床基金会提供。 heart-disease.cost heartdisease.delay heartdisease.expense heart-disease.group heart-disease.names heartdisease_ask-detrano heartdisease_ask-detrano (2) heartdisease_processed.cleveland.data heartdisease_cleve.mod heartdisease_cleveland.data heartdisease_long-beach-va.data heartdisease_new.data heartdisease_processed.hungarian.data heartdisease_processed.switzerland .data heartdisease_processed.va.data heartdisease_switzerland.data heartdisease_hungarian.data

心脏病跟什么有关？数据分析帮你看看.pdf

Cardiac MRI 是心脏病患者心房医疗影像数据 ，以及其左心室的心内膜和外膜的图像标注。包括 33位 患者案例，7980张 图像。 注：作者发布的数据集是经过处理后的 Matlab 数据文件，并非原始的图像文件。

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心脏病发作预测 使用Logistic回归，K最近邻，支持向量机和内核支持向量机算法（无需探索性数据分析）通过机器学习进行简单的心脏病发作预测。

matlab声线图源代码基于心音分析的嵌入式系统疾病识别系统设计 项目报告 抽象的 听诊器是用于评估患者健康状况的重要工具之一。 有必要开发一种可以重新定义听诊器可以做什么的设备。 它还应该能够识别患者在检查初期可能患有的心脏病。 在实践中，只有心脏病专家或经验丰富的医生才能从心音中识别出心脏病。 因此，有必要开发一种可以执行该功能的设备。 已开发的系统涉及环境降噪技术，声音放大和分析。 通过使用随机算法对从密歇根心脏图书馆收集的已记录心音数据库进行听诊声音记录分析。 该分析包括可能的心脏病的鉴定。 设计的系统包含三个模块。 听诊器，信号调理单元和分析与比较单元。 已使用的处理器是DSK6713，它通过固定在心脏听诊器中的麦克风接收音频输入。 声音然后被净化和放大。 然后，将该放大的声音与数据库声音进行了比较。 系统的输出可识别患者的心脏状态，即患病或正常-如果患病，可能是什么心脏病，以及发生异常的地方。 目录 第一章：引言 客观的 从去除噪音并放大信号后记录的心跳中提取特征。 开发一种可以分析心音并将其进一步分类为正常或患病的嵌入式系统。 如果患病，则确定为“可能的”心脏病。 动机与

今天要跟大家说到的一个数据集分析，是关于心脏病的。心脏病作为全球第一大杀手，是我们不得不提前防御的疾病。今天我们利用Python从一份心脏病数据集中找出一些规律，看下哪些特征对于确诊心脏病影响比较大，从而提醒我们注意平时的生活规律。 数据集介绍 数据分析之前，先得有数据集，首先先来介绍一下这份kaggle上下载的数据集。 对其中的字段进行分析： age：年龄。 sex：性别（1：男，0：女） cp：疼痛类型（1：典型心绞痛，2：非典型心绞痛，3：非心绞痛，4：没有症状（不痛）） trestbps：静息血压。 chol：胆固醇。 fbs：血糖（>120mg/dl为1，否则为0） restecg

皇家理工的机器学习论文作业，使用的是心脏病数据集进行研究，用到的方法有线性回归、决策树、支持向量机、神经网络、K近邻算法、SGDClassifier梯度下降分类以及XGBoost方法，完全可以满足课程要求，然后代码有注释，结果还算详细，文档写了8000+字

心脏病是人类健康的头号杀手，每年全世界有1/3的死亡人口是由心脏病引起的，在我国每年有几十万人死于心脏病，通过体检数据建立一套心脏病预测系统是非常实用的。 一共两数据heart-disease.names cleveland.data new.data

机器学习项目实战：基于随机森林进行心脏病分类的数据集