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    • 基于$t$分布随机邻域嵌入的阿尔茨海默症诊断模型 

      成超; 杨晨晖 (2017)
      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; ...