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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取。
1.项目背景
心电图（ECG）是临床诊断心血管疾病的重要工具，能够反映心脏电活动的周期性变化。随着人工智能技术的发展，利用机器学习方法对心电图信号进行自动分类与识别，已成为提高诊断效率和准确率的重要手段。BP（Back Propagation）神经网络作为一种典型的前馈神经网络，具有良好的非线性映射能力和自适应学习能力，适用于复杂模式识别任务。本项目旨在基于MATLAB平台构建BP神经网络模型，对心电图信号进行分类识别，区分正常心律与异常心律类型，从而为心脏病的早期筛查与辅助诊断提供技术支持，提升医疗诊断的智能化水平。
本项目实现了基于MATLAB的BP神经网络的心电图分类方法应用。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
由于数据涉及一些数据安全问题，本项目数据为归一化后的数据，项目中只提供归一化后的数据。
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | 心率 |
| 2 | x2 | PR 间期 |
| 3 | x3 | QRS 波群 |
| 4 | x4 | QT 间期 |
| 5 | x5 | P 波 |
| 6 | x6 | QRS 波形态和振幅 |
| 7 | x7 | ST 段 |
| 8 | x8 | T 波 |
| 9 | y | 因变量 0代表正常 1代表异常 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 查看数据
使用head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看与描述统计
使用summary()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有9个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
4.探索性数据分析
4.1 因变量柱状图
用bar()方法绘制柱状图：
4.2 y=1样本x1变量分布直方图
用histogram()方法绘制直方图：
4.3 相关性分析
数据变量的相关性分析：从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
按照80%训练集、20%验证集进行划分，关键代码如下：
6.构建BP神经网络分类模型
主要实现了基于MATLAB的BP神经网络的心电图分类方法应用。
6.1 构建模型
构建分类模型。
| 模型名称 | 模型参数 |
| BP神经网络分类模型 | hiddenLayerSize = 10 |
| net.layers{2}.transferFcn = 'logsig' | |
| net.trainParam.epochs = 50 |
6.2 模型网络结构
6.3 模型训练集验证集损失曲线图
6.4 模型训练混淆矩阵
6.5 模型训练受试者工作特征
6.6 模型训练状态
6.7 模型训练性能
6.8 模型训练误差直方图
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| BP神经网络分类模型 | 准确率 | 0.9150 |
| 查准率 | 0.9323 | |
| 查全率 | 0.8950 | |
| F1分值 | 0.9133 | |
从上表可以看出，F1分值为0.9133，说明模型效果良好。
关键代码如下：
7.2 混淆矩阵
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有13个样本，实际为1预测不为1的 有21个样本，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本项目实现了基于MATLAB的BP神经网络的心电图分类方法应用，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的建模工作。