發(fā)布時間：2018-06-19 03:11

  本文選題：支持向量機 + t分布隨機鄰域嵌入��； 參考：《廈門大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：對大腦皮層厚度數據進行建模從而實現阿爾茨海默癥的診斷.在訓練樣本少,數據復雜且非線性的情況下,相比于BP神經網絡和k最近鄰等算法,支持向量機算法表現出更優(yōu)良的特性.針對支持向量機算法受數據高維度的影響,將t分布隨機鄰域嵌入算法引入到支持向量機模型.t分布隨機鄰域嵌入算法既能擷取原始高維數據的局部信息,也能揭示全局結構.t分布隨機鄰域嵌入算法先將這些非線性數據降維到低維空間,支持向量機算法再將這數據映射到新的高維空間,通過尋找最佳分類超平面的方法,使分類效果達到最佳水平.最后將集成學習算法AdaBoost的思想融入模型,可以使模型的分類準確率得到提升,而且變得魯棒性更強.
[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】： 廈門大學信息科學與技術學院;
【分類號】：R749.16;TP18

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本文編號：2038126