基于核机器学习的阿尔兹海默病早期诊断算法研究

来源 :曲阜师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zty85633278

【摘要】

：

先前的研究表明,在阿尔兹海默病(AD)的计算机辅助诊断中,可用样本量通常较小,特征维度较高,且组内特征和组间特征关系很复杂,而传统的机器学习方法不能很好地解决这些问题,从而导致判断失误,准确率不高。针对这些问题,本文重点研究了如何将核方法与传统机器学习相结合,来达到一个较好的特征选择效果及较高的分类准确率。第一,提出了基于KPCA-FDA和KSVM的AD早期诊断算法。将核方法与主成分分析(PCA)

【作者】

：

王婧

【出处】

：

曲阜师范大学

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

阿尔兹海默病轻度认知障碍分类核方法机器学习

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