Predicting blood pressure from physiological index data using the SVR algorithm

BMC Bioinformatics

Table 3 Correlation analysis of all the features

	I	II	III	aVR	aVL	aVF	PPG	S p O ₂	PTT	HR
I	1	0.3628	0.0346	0.6301	0.4168	0.1747	0.1295	0.0027	0.0930	0.1062
II	0.3628	1	0.9182	0.9518	0.6936	0.9808	0.1127	0.0280	0.1028	0.0271
III	0.0346	0.9182	1	0.7525	0.9223	0.9778	0.0658	0.0289	0.0708	0.0160
aVR	0.6301	0.9518	0.7525	1	0.4396	0.8737	0.1364	0.0242	0.1161	0.0576
aVL	0.4168	0.6939	0.9223	0.4396	1	0.8210	0.0097	0.0252	0.0284	0.0555
aVF	0.1747	0.9808	0.9778	0.8737	0.8210	1	0.0919	0.0291	0.0892	0.0065
PPG	0.1295	0.1127	0.0658	0.1364	0.0097	0.0919	1	0.1442	0.0078	0.0139
S p O ₂	0.0027	0.0280	0.0289	0.0242	0.0252	0.0291	0.1442	1	0.0624	0.4111
PTT	0.0930	0.1028	0.0708	0.1161	0.0284	0.0892	0.0078	0.0624	1	0.2262
HR	0.1062	0.0271	0.0160	0.0576	0.0555	0.0065	0.0139	0.4111	0.2262	1

ISSN: 1471-2105