以青光眼为例我们可以考虑预测模

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型能够根据视神经的测量和患者的一般特征（例如年龄、体重、血压等）来预测患者患青光眼的概率。。对于眼科医生来说这将是一个很好的工具。你不觉得吗模式识别识别模式意味着根据数据的统计计算找到线索。例如查找青光眼的严重程度。我们可以定义患者群体第一组——低水平第二组–中级第三组–中高水平第四组–高水平这些组自然会告诉我们该患者青光眼的严重程度。从统计学上来说我们可以根据视神经的测量结果和患者的一般特征（例如年龄、体重、血压等）创建统计上不同的组。这些组与视神经的尺寸有关因此也与疾病的严重程度有关。​明白了吗​此类技术是典型的聚类或分割技术。



​将模式识别与预测相结合人们甚至可以想到前两者的混合应用。首先找到青光眼严重程度的组（组-低、组-中、组-中高和组-高）。简而言之根据患者的特征创建标签和分组。然后创建一个预测 阿根廷移动的电话数字 分类器能够计算属于低、中、中高或高患者组的概率只知道我们测量的变量（视神经测量和患者的一般特征例如年龄、体重、血压等……）该工具除了可以告诉您是否患有青光眼的可能性之外还可以为您提供有关疾病水平或严重程度的信息。那将是很棒的研究……请注意我们刚刚使用同一项目的数据定义了不同的复杂阶段。这正是理解和分类统计技术的关键。现在我希望你思考这些调查层面并尝试对你的项目进行一些思考。






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