基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类-论文.pdf

《基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、20，5．，3基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类朱健，刘斌(南京工业大学计算机科学与技术系，江苏南京，210009)摘要：本文主要对模糊支持向量机的模式分类算法进行研究，对模糊隶属度函数进行选择并计算隶属度值，并对是否患动脉硬化进行分类，实验表明基于模糊训练样本的支持向量机具有高的分类精度。关键词：支持向量机；模糊支持向量机；模糊因子；模糊隶属度值；决策函数；模式分类算法ArteriosclerosisdiseaseclassificationbasedonFSVMclassinflcCatUiona

2、lg~ordlthnmZhuJian，LiuBin(DepartmentofComputerScienceandTechnology，NanjingTechUniversity，Nanjing，210009，China)Abstract：Thispapermainlydiscussesthemodeloffuzzysupportvectormachine(S'~fi)classificationalgorithm，thefuzzymembershipfunctionstoselectandcalcula

3、tethemembershipdegreevalue，andclassifywhethersufferingfromarteriosclerosiS，theexperimentshowthatthesupportvectormachinebasedonthefuzzytrainingsamplewithhighclassificationaccuracyKeywords：Supportvectormachine(SVM)；fuzzysupportvectormembership；decisionfunc

4、tion；Patternclassificationalgorithms1模糊支持向量机的算法概述一y(3)模糊支持向量机算法：令给定模糊样本集{x，y，u)li=1和核函数K(xi，x)，其中Xi∈R“，yi∈{一1，1}，i∈(0，1]，K(X，=q---(4)Xj)=(g(x)，g(xj))，变换g：X—z是样本在输入空间与特征空：c一一层：o(5)间之间的转换，u，为训练样本X属于类别yi的隶属度。FSVMd的数学建立模型为下面的二次优化问题：由式(3)得：w：∑Yig(xi)(6)rainW(

5、w，b，专)=11wllcE．专将式(3)，(4)，(5)代入到式(2)，并化为对偶形式：．t．((w，g())+6)1-专专≥0，1，2，⋯maxQ(a)=∑∑q(，xA一∑(7)其中，W是法向量，b为偏置，专是松弛变量，c是惩罚因子。其拉格朗日函数为：Zy，=0(8)厶L：I1wl+∑c毒+∑q[1一毒一((g())+6)卜∑屈(2)0≤c，J=1，⋯，(9)求解这个二次规划问题式(7)可得其最优解a，则FSVM其中Q和B分别是y((w，g(xi)>+b)1一鲁和≥0的拉的最优判别函数为：格朗日乘子

6、约束。f(x)=sgn[(w'-)+6】，∈R(1O)式(1)的KKT条件为式(3)～式(5)：其中：2ol5．13样本对应48的隶属度值，表示训练样本对应53的隶属度值，W’=∑_，b=Yi-ZYja~(xj，t)，0<<／~jC(11)“表示三个不同点隶属度的平均值，即训练样本最终的模糊隶对于式(11)，若知道模糊隶属度u，即可构造最优判别函属度值，y表示正常人或着动脉硬化病患者(y=1代表正常人，数进行模糊分类。yi=一1代表患者)。同样，通过对编号3卜45和86—90共20条测试样本记录的2基于

7、类中心的隶属度函数概述分析，利用第3节介绍的隶属度函数方法来计算每个动脉硬化指在利用模糊技术解决实际问题时，隶属度函数的选择是整个标测试样本所对应的隶属度值。过程的重中之中，隶属度函数的选择不同，对算法的实现难易程3．2实验结果与分析度就不同。目前，确定隶属度函数还没有一个唯一标准。对训练样本构造模糊训练集：基于类中心的隶属度函数方法的算法思想：在向量特征空s={(X1，Y1)，(X2，Y2)，ooo，(X25，Y25)，(X5nY51)，⋯，(X75，Y75))间中，把样本到类中心距离的线性函数看作隶

8、属度，样本越靠近同时，对收缩期血压值和舒张期血压值做归一化处理，得：类中心，隶属度就越大，反之则越小。Xl-(0．115，0．077，0．5817)，⋯，X25-(0．117，0．073，0．796)类中心点定义：对于上的某些类点{X。，x，⋯，X)，记X。：X51=(0．118，0．065，0．829)，⋯，X75=(O．139，0．077，O．4754)是该类的中心点，r是该类的半径，其中：yl=+1，y2=+l，⋯，y25=+1：YS