基于t 分布随机邻域嵌入的阿尔茨海默症诊断模型

• 作者: 成超 杨晨晖
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 t分布随机邻域嵌入 集成学习 阿尔茨海默症
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 123-128
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 4955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201601008

摘要

对大脑皮层厚度数据进行建模从而实现阿尔茨海默症的诊断.在训练样本少，数据复杂且非线性的情况下，相比于BP神经网络和k 最近邻等算法，支持向量机算法表现出更优良的特性.针对支持向量机算法受数据高维度的影响，将t分布随机邻域嵌入算法引入到支持向量机模型.t分布随机邻域嵌入算法既能撷取原始高维数据的局部信息，也能揭示全局结构.t分布随机邻域嵌入算法先将这些非线性数据降维到低维空间，支持向量机算法再将这数据映射到新的高维空间，通过寻找最佳分类超平面的方法，使分类效果达到最佳水平.最后将集成学习算法 AdaBoost 的思想融入模型，可以使模型的分类准确率得到提升，而且变得鲁棒性更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晨晖	厦门大学信息科学与技术学院	37	277	8.0	15.0
2	成超	厦门大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0