本文選題：支持向量機(jī) + t分布隨機(jī)鄰域嵌入�。� 參考：《廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：對(duì)大腦皮層厚度數(shù)據(jù)進(jìn)行建模從而實(shí)現(xiàn)阿爾茨海默癥的診斷.在訓(xùn)練樣本少,數(shù)據(jù)復(fù)雜且非線性的情況下,相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和k最近鄰等算法,支持向量機(jī)算法表現(xiàn)出更優(yōu)良的特性.針對(duì)支持向量機(jī)算法受數(shù)據(jù)高維度的影響,將t分布隨機(jī)鄰域嵌入算法引入到支持向量機(jī)模型.t分布隨機(jī)鄰域嵌入算法既能擷取原始高維數(shù)據(jù)的局部信息,也能揭示全局結(jié)構(gòu).t分布隨機(jī)鄰域嵌入算法先將這些非線性數(shù)據(jù)降維到低維空間,支持向量機(jī)算法再將這數(shù)據(jù)映射到新的高維空間,通過尋找最佳分類超平面的方法,使分類效果達(dá)到最佳水平.最后將集成學(xué)習(xí)算法AdaBoost的思想融入模型,可以使模型的分類準(zhǔn)確率得到提升,而且變得魯棒性更強(qiáng).
[Abstract]:The cortical thickness data are modeled to diagnose Alzheimer's disease. When the training sample is small, the data is complex and nonlinear, the support vector machine (SVM) algorithm has better performance than BP neural network and k-nearest neighbor algorithm. Because the support vector machine (SVM) algorithm is affected by the high dimension of the data, the t-distribution random neighborhood embedding algorithm is introduced to the support vector machine model. The t-distribution random neighborhood embedding algorithm can retrieve the local information of the original high-dimensional data. It can also be revealed that the global structure. T distribution random neighborhood embedding algorithm first reduces the dimension of these nonlinear data to the low dimensional space, then the support vector machine algorithm maps the data to a new high dimensional space, and by looking for the best classification method of hyperplane, the algorithm of support vector machine maps the data to a new high dimensional space. Make the classification effect reach the best level. Finally, the idea of integrated learning algorithm AdaBoost is integrated into the model, which can improve the classification accuracy of the model and become more robust.
【作者單位】： 廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：R749.16;TP18

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1 朱e，

本文編號(hào)：2038126