本文選題：阿爾茨海默癥 + 腦皮層厚度��； 參考：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年12期

【摘要】：在本文中,以阿爾茨海默癥患者的腦皮層厚度作為數(shù)據(jù)集,利用mRMR特征選擇方法對(duì)SVM-RFE特征選擇方法進(jìn)行改進(jìn),以提高輕度認(rèn)知障礙人群和正常人群分類(lèi)的準(zhǔn)確率.SVM-RFE特征選擇方法是根據(jù)SVM在訓(xùn)練時(shí)生成的權(quán)向量來(lái)構(gòu)造排序系數(shù),并在每次迭代時(shí)去掉排序系數(shù)最小的特征.該方法只考慮到特征與類(lèi)標(biāo)的相關(guān)性未能考慮到特征間的冗余性,鑒于此,在生成權(quán)向量后,引入mRMR里計(jì)算相關(guān)的算法來(lái)重新構(gòu)造排序系數(shù),并在每次迭代時(shí)去掉排序系數(shù)小的特征.實(shí)驗(yàn)使用留一交叉驗(yàn)證進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果表明本文方法要優(yōu)于SVM-RFE特征選擇方法、mRMR特征選擇方法和F-score特征選擇方法.
[Abstract]:In this paper, the cortical thickness of patients with Alzheimer's disease is used as the data set, and the SVM-RFE feature selection method is improved by using the mRMR feature selection method. In order to improve the classification accuracy of people with mild cognitive impairment and normal population, the method of SVM-RFE feature selection is to construct the sorting coefficients according to the weight vectors generated by SVM during training, and to remove the features with the smallest sorting coefficients at each iteration. This method only considers the correlation between features and class marks and fails to consider the redundancy between features. In view of this, after the weight vector is generated, the relevant algorithm is introduced in mRMR to reconstruct the sorting coefficients. At each iteration, the feature of small sorting coefficient is removed. The results show that the proposed method is superior to the SVM-RFE feature selection method and F-score feature selection method.
【作者單位】： 山東師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;蘭州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61210010)資助
【分類(lèi)號(hào)】：R749.16;TP301.6

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1 朱e，

本文編號(hào)：2048814