基于决策树对支持向量机的医学图像分类新方法

• 作者: 李志磊 沈健 胡学伟 蒋芸 邹丽 陈娜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 对支持向量机 分类和预测
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 5014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1501-0387

摘要

针对传统对支持向量机多类分类算法（Multi-TWSVM）中出现的模糊性问题，提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机（GA-DTTSVM）多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树，通过构建决策树可以分离样本的模糊区域，提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机（TWSVM）训练分类器，最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明，与决策树对支持向量机（DTTSVM）多类分类算法以及Multi-TWSVM相比，GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋芸	西北师范大学计算机科学与工程学院	38	377	11.0	18.0
2	沈健	西北师范大学计算机科学与工程学院	9	60	5.0	7.0
3	邹丽	西北师范大学计算机科学与工程学院	6	59	5.0	6.0
4	陈娜	西北师范大学计算机科学与工程学院	9	110	5.0	9.0
5	胡学伟	西北师范大学计算机科学与工程学院	11	89	7.0	9.0
6	李志磊	西北师范大学计算机科学与工程学院	6	44	3.0	6.0