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在本文中,以阿尔茨海默症患者的脑皮层厚度作为数据集,利用mRMR特征选择方法对SVM-RFE特征选择方法进行改进,以提高轻度认知障碍人群和正常人群分类的准确率.SVM-RFE特征选择方法是根据SVM在训练时生成的权向量来构造排序系数,并在每次迭代时去掉排序系数最小的特征.该方法只考虑到特征与类标的相关性未能考虑到特征间的冗余性,鉴于此,在生成权向量后,引入mRMR里计算相关的算法来重新构造排序系数,并在每次迭代时去掉排序系数小的特征.实验使用留一交叉验证进行评估,结果表明本文方法要优于SVM-RFE特征选择方法、mRMR特征选择方法和F-score特征选择方法.