KNN分类器在新疆哈萨克族食管癌分型中的应用

• 作者: 严传波 伊力扎提·阿力甫 姚娟 孔喜梅 孙静 张岁霞 木拉提·哈米提 杨芳 艾赛提·买提木沙 阿布都艾尼·库吐鲁克
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 医学
• 关键词: KNN算法 灰度-梯度共生矩阵 灰度共生矩阵 图像分类
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 医药、卫生
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: R735.1|TP751.1
• 字数: 3252字
• 语种: 中文

摘要

目的：探讨KNN（k-Nearest Neighbor algorithm，K近邻结点算法）分类器在新疆哈萨克族食管癌分型中的应用。方法：采用KNN分类器，依据食管癌的灰度-梯度共生矩阵和灰度共生矩阵特征值，对其分型。选取样本量的40%、50%、60%作为三个训练集，K取1-29，训练并得到最优K值；选取样本量的10%到100%（以10%递增率）10个测试集，验证结果；获得最佳KNN分类模型，对模型进行评估。结果：训练结果：当K=1时，三种食管癌都能获得最高分类准确率。测试结果：改变测试集大小，当验证数据量增大时，分类准确率随之增加。最佳KNN分类模型评估：该KNN分类模型有一定的准确度，可以得到可靠的分类结果。结论：KNN分类器为新疆哈萨克族食管癌分型提供一定的依据，也为新疆哈萨克族食管癌的计算机辅助诊断系统的研发奠定基础。