Das Fachbuch "Selection Important Symptoms for Medical Datasets" bietet eine umfassende Untersuchung zur Auswahl optimaler Merkmale in medizinischen Datensätzen. Es behandelt die Bedeutung der Merkmalsauswahl in medizinischen Datenanwendungssystemen und stellt ein effizientes Verfahren vor, das auf der Hauptkomponentenanalyse (PCA) basiert und als JK-Methode bezeichnet wird. Diese Methode zielt darauf ab, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und eine optimale Merkmalsauswahl zu ermöglichen. Durch die Anpassung eines Parameters, der als Varianzabdeckung bekannt ist, wird ein Modell erstellt, das die maximale Klassifikationsgenauigkeit erzielt. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode in der Lage ist, eine kompakte Menge überlegener Merkmale zu wählen, und dies zu einem sehr niedrigen Kostenaufwand. Die umfangreichen experimentellen Vergleiche mit anderen Methoden und verschiedenen Klassifikatoren belegen die vielversprechenden Ergebnisse der PCA-JK-Strategie in der medizinischen Datenanalyse.