【摘 要】
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人体颈动脉血流动力学数据与颈动脉硬化斑块形成有重要关联,其具有高维度、非线性等复杂属性.支持向量机算法在克服维数灾难问题和处理非线性数据上具有显著优势.基于该算法,
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人体颈动脉血流动力学数据与颈动脉硬化斑块形成有重要关联,其具有高维度、非线性等复杂属性.支持向量机算法在克服维数灾难问题和处理非线性数据上具有显著优势.基于该算法,首先通过多次实验得到在血流动力学信息中与颈动脉硬化斑块形成最为相关的属性子集,并对惩罚因子与核函数参数进行选择与优化,结果显示分类器性能有所提高,但并不明显,分类准确率只有58.2%;然后又通过集成学习将其准确率提升了17.3%,达到75.5%,所建立的诊断分类器可为临床提供一定的参考意见.
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