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红斑鳞状皮肤病的聚类分析 被引量：4
1
作者 张宜 谢娟英 +3 位作者 李静 陈媛媛 贺瑞瑞 李燕 《济南大学学报（自然科学版）》 北大核心 2017年第3期181-187,共7页
针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整... 针对红斑鳞状皮肤病鉴别诊断难题,提出利用聚类分析进行诊断;采用3种k-均值、2种k-中心点、最小生成树以及密度峰值点快速搜索聚类算法对该疾病数据进行分析,比较各算法对该疾病的聚类误差平方和、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数以及聚类准确率;比较各算法对预处理的数据子集的聚类结果与文献中采用k-均值算法对未预处理的该数据子集的聚类结果。结果表明:邻域k-中心点算法对红斑鳞状皮肤病有很好的聚类效果,聚类准确率、聚类结果 Rand指数、Jaccard系数、调整Rand指数均优于对比算法,密度全局k-均值算法的聚类效果次之,全局k-均值算法取得最佳聚类误差平方和;k-均值算法对预处理数据子集的聚类准确率最高,邻域k-中心点与密度全局k-均值算法的聚类准确率相等;数据预处理可提高k-均值算法对该疾病的诊断准确率。 展开更多
关键词 红斑鳞状皮肤病 K-均值算法 k-中心点算法 最小生成树 密度峰值点 聚类分析
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一种新特征评价方法在红斑鳞状皮肤病诊断中的应用 被引量：2
2
作者 谢娟英 雷金虎 谢维信 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期59-67,共9页
针对改进F-score特征评价准则没有考虑特征测量量纲对特征重要性的影响,提出一种新的特征重要性评价准则D-score,避免不同特征测量量纲的影响,衡量样本特征在两类或多类之间的辨别能力。将D-score分别与前向顺序搜索、前向顺序浮动搜索... 针对改进F-score特征评价准则没有考虑特征测量量纲对特征重要性的影响,提出一种新的特征重要性评价准则D-score,避免不同特征测量量纲的影响,衡量样本特征在两类或多类之间的辨别能力。将D-score分别与前向顺序搜索、前向顺序浮动搜索两种搜索策略结合,以支持向量机的分类准确率评估所选特征子集的有效性,结合Filter和Wrapper特征选择方法的优势进行特征选择,得到两种混合特征选择方法。将该方法应用于红斑鳞状皮肤病诊断研究,并与基于改进F-score的混合特征选择方法进行了实验对比。十折交叉验证实验结果显示:在红斑鳞状皮肤病诊断研究中,D-score特征评价准则优于改进的F-score准则,基于D-score和前向顺序搜索策略的诊断准确率提高1.11%;D-score结合前向顺序浮动搜索策略的最低诊断准确率提高约3个百分点,平均诊断准确率提高约0.3个百分点,最高诊断准确率达到100%。前向顺序浮动搜索中,D-score准则选择的共有特征是改进F-score准则所选择共有特征的子集。所提出的D-score特征重要性评价准则是一种有效的特征区分能力度量准则,在红斑鳞状皮肤病的诊断中选择出了更有分类意义的特征,提高了诊断准确性。 展开更多
关键词 特征选择 支持向量机 F-score D-score 红斑鳞状皮肤病
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基于虚拟编码和弹性网多值Logistic回归的红斑鳞状皮肤病诊断方法
3
作者 王金甲 李慧 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期757-762,共6页
红斑鳞状皮肤病是6种常见皮肤科疾病的统称,其诊断一直是皮肤科的难题。本文提出了基于名词性变量虚拟编码的弹性网罚多值logistic回归方法。该方法从皮肤病数据的变量属性出发,首先将名词性变量进行虚拟编码,避免了标称值直接计算带来... 红斑鳞状皮肤病是6种常见皮肤科疾病的统称,其诊断一直是皮肤科的难题。本文提出了基于名词性变量虚拟编码的弹性网罚多值logistic回归方法。该方法从皮肤病数据的变量属性出发,首先将名词性变量进行虚拟编码,避免了标称值直接计算带来的不合理性;继而通过带弹性网罚的多值logistic回归模型拟合特征与疾病分类间的关系;最后通过坐标下降法求得模型的参数估计。实验中采用10折交叉验证方法并达到了98.34%±0.002 7%的诊断正确率,与其他方法相比,本文方法正确率相当,且步骤简单,稳定性很强。 展开更多
关键词 红斑鳞状皮肤病 多值logistic回归 弹性网 坐标下降 虚拟编码
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组套索罚分类器用于名词性数据的疾病诊断
4
作者 王金甲 薛芳 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期965-969,共5页
6类红斑鳞状皮肤病的诊断一直是皮肤科的难题。皮肤病数据是名词性定性数据,采用定量数据处理方法是不太适合的。本文提出了组套索罚多值回归分类器新方法用于名词性数据的特征选择和分类,并应用于红斑鳞状皮肤病诊断。首先将前33维名... 6类红斑鳞状皮肤病的诊断一直是皮肤科的难题。皮肤病数据是名词性定性数据,采用定量数据处理方法是不太适合的。本文提出了组套索罚多值回归分类器新方法用于名词性数据的特征选择和分类,并应用于红斑鳞状皮肤病诊断。首先将前33维名词性数据进行虚拟编码,将第34维年龄数据离散化后进行虚拟编码;将得到的虚拟编码数据按照类别分组和变量分组,并送入组套索罚多值回归分类器,通过10折交叉验证,分类正确率达到了98.88%±0.002 3%。与其他文献方法相比,本文方法简单,分类效果好且效率高,可解释性强,稳定性强。 展开更多
关键词 红斑鳞状皮肤病 罚分类器 组套索 名词性数据
原文传递
基于混合粒子群优化SVM算法的红斑鳞状皮肤病诊断 被引量：7
5
作者 孙海峰 孙秀玲 +1 位作者 齐恩铁 马志广 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第6期192-197,211,共7页
红斑鳞状皮肤病的诊断是皮肤病科的一个难题,针对这一问题,提出一种基于混合粒子群的支持向量机(SVM)模型HAPSO-SVM来提高红斑鳞状皮肤病的诊断精度。模型考虑了特征选择机制和参数优化两者对SVM模型起着同等重要的作用,使用自适应的混... 红斑鳞状皮肤病的诊断是皮肤病科的一个难题,针对这一问题,提出一种基于混合粒子群的支持向量机(SVM)模型HAPSO-SVM来提高红斑鳞状皮肤病的诊断精度。模型考虑了特征选择机制和参数优化两者对SVM模型起着同等重要的作用,使用自适应的混合粒子群算法(HAPSO)同步实现特征选择机制和SVM的参数寻优,同时设计的线性加权多目标函数综合考虑了分类准确率和支持向量个数,从而提高了算法的准确率和效率。结果表明,提出的模型不仅获得了较少的支持向量个数,找出了红斑鳞状皮肤病紧密相关的特征,并且得到了很高的分类准确率,是一种有效的红斑鳞状皮肤病诊断模型。 展开更多
关键词 混合自适应PSO 红斑鳞状皮肤病诊断 混合模型 支持向量机
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