代价敏感组合旋转森林用于脑卒中数据分类

摘要：

为分析临床脑卒中经颅多普勒超声(T CD)数据的实例相关代价敏感特性,提出一种基于实例代价的旋转森林算法.针对T CD数据构造多维组合特征;根据年龄设计适用于脑卒中的实例相关代价矩阵;构建实例相关代价敏感组合旋转森林分类模型(ECS_CROF),利用主成分分析、线性判别分析得到两个新的映射数据,组合原始数据分别训练基分类器得到3个独立的子分类器.将提出的ECS_CROF模型用于TCD非平衡数据的分类.实验结果表明,与已有的方法相比,ECS_CROF的成本节约量有一定提升,可以辅助医生更有效地做出诊断.

关键词：实例相关代价敏感分类;旋转森林;不平衡数据集;脑卒中;组合特征

所属期刊栏目：42

分类号：TP181;TP399(自动化基础理论)

资助基金：山西省重点研发计划社会发展基金项目;吴阶平医学基金项目;山西省自然科学基金项目;山西省回国留学人员科研基金项目;山西省研究生教育创新计划基金项目

在线出版日期：2021-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3401-3406