介绍心脏病在全球范围内的流行病学特征和对社会健康的重要影响
明确本文的研究目标是基于支持向量机(SVM)技术进行心脏病分析与预测
阐述本研究对心脏病早期诊断、预防和临床决策制定的重要意义
概述本文的研究内容、方法和结构安排
介绍心脏病的分类以及不同类型心脏病的临床表现和特征
分析导致心脏病发病的主要危险因素,包括生活习惯、遗传因素等
探讨心脏病患者数据的采集方法和数据的重要性
总结当前常用的心脏病分析与预测方法及其局限性
阐述支持向量机的基本原理和数学模型
探讨支持向量机在心脏病分析与预测中的具体应用及优势
介绍支持向量机参数优化的方法,以提高预测精度和稳定性
讨论改进SVM算法以适应心脏病分析与预测的特殊需求
阐述心脏病数据的预处理方法,包括数据清洗、特征选择等
描述基于支持向量机的心脏病分析与预测模型的构建过程
介绍评估心脏病分析与预测模型性能的常用指标和评价方法
分析基于SVM的心脏病分析与预测模型的实验结果和结论
总结本文的研究成果和创新点
展望基于SVM的心脏病分析与预测研究的未来发展方向和应用价值