基于量表大数据的深度神经网络抑郁分类模型

摘要

针对抑郁相关量表大数据所面临的特征冗余、特征维度单一、特征子集难以确定等问题,提出了一种基于深度神经网络(deep nural network,DNN)的抑郁分类模型.通过结合主成分投影k-means(principal component,PC kmeans),在不破坏原有特征空间的条件下对量表大数据进行特征选择,并对原始算法的随机性与聚类个数不确定的问题进行了优化;在此基础上,为了增强抑郁识别维度的多样性,构建了引入因子分解机(factorization machines,FM)的DNN抑郁分类模型.分析和对比结果表明:PC k-means不仅可以有效地选择特征,而且与传统分类器和FM-DNN结合,更能提高抑郁分类的准确率,为深度学习引入量表大数据分析提供了新的研究思路与方向.

关键词

抑郁症 / 心理量表 / 大数据 / 特征选择 / 深度神经网络