《计算机技术与发展杂志》发表论文赏析
作者:韩笑;毕波;唐锦萍;曹莉
单位:1. 东北石油大学 数学与统计学院,黑龙江 大庆 163318;2. 海南医学院公共卫生学院,海南 海口 571101;3. 黑龙江大学 数据科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150080
摘要:当今时代,乳腺癌越来越成为了女性的高发病,因此尽早地排除异常因素,进行对症治疗,可以大大降低疾病风险。 考虑到乳腺癌数据特征比较多,并且往往不仅存在线性特征还隐含着很多非线性特征,针对这一问题提出利用核零空间算法来进行乳腺癌的异常检测。 首先利用核函数将所有的正常样本进行非线性映射变换到高维空间,再通过零空间变换将类内散度转换为 0,并且将零空间中整个类的数据用该类的平均值代替,最后通过计算测试样本到该值的距离判断测试样本的异常性。 该算法大大降低了计算的复杂性,也提高了乳腺癌检测的速度。 通过在 UCI 乳腺癌数据库上的仿真实验,并对不同核函数以及设定的不同异常阈值下得到的 F1-score 进行对比,发现在不同核函数以及不同异常阈值下的结果是不同的,且在选取高斯核作为核函数时,可使得 F1-score 结果达到 0. 962 7。 充分证明了将核零空间算法用于乳腺癌异常检测是有效的。
关键词:乳腺癌;异常检测;核零空间算法;核函数;异常阈值