基于相對變換的局部均值分類算法
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標簽：分類算法(9912)
作為一種常見的骨科疾病，骨肉瘤屬于惡性程度甚高、預后極差且轉移較快的骨原發性惡性腫瘤。由于該病多發于青少年且危害很大，因此，早期發現、早期診斷和早期治療便成為治療骨肉瘤的關鍵。將機器學習中的基于近鄰的局部分類器引入到骨肉瘤的數據分類中來，極大的提高了分類的自動性以及效果。然而由于骨肉瘤數據可能存在稀疏、噪聲和非平衡等問題，如此算法的效果往往不佳。本文根據認知的相對性規律提出了基于相對變換的局部均值分類算法，通過相對變換將數據的原始空間變換到相對空間，在相對的空間中度量數據的相似性更符合人們的直覺，從而提高了數據之間的可區分性，同時在一定條件下相對變換還能抑制噪聲的影響。實驗結果表明，相對局部均值算法具有非常好的分類效果，可以有效地輔助臨床醫生。
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