基于自助拉丁配分优选的聚类中心K-means方法识别子宫内膜癌组织

来源 :第五届上海国际分析化学研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xuthusboy
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  本文采用Nicolet 6700 FT-IR型扩展傅立叶变换近红外光谱分析仪,采集了77个子宫内膜组织切片的近红外光谱.采用自动正交信号校正对组织切片的近红外光谱进行预处理.对子宫内膜组织切片的光谱实行1∶1的拉丁配分(39个训练集,38个预测集).通过20次白助多次选择初始聚类中心,对39个训练集样品进行聚类.将判定准确度最高的中心记录下来作为优选中心,所有光谱实施均值聚类.20次随机选择的初始中心平均聚类正确率为77.4%,而以拉丁配分优选中心聚类的正确率为93.1%.结果表明,基于自助拉丁配分优选的聚类中心在很大程度上提高了聚类的质量.
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