面向阿尔茨海默症的脑皮层厚度的特征选择方法研究

摘要 在本文中，以阿尔茨海默症患者的脑皮层厚度作为数据集，利用mRMR特征选择方法对SVM-RFE特征选择方法进行改进，以提高轻度认知障碍人群和正常人群分类的准确率.SVM-RFE特征选择方法是根据SVM在训练时生成的权向量来构造排序系数，并在每次迭代时去掉排序系数最小的特征.该方法只考虑到特征与类标的相关性未能考虑到特征间的冗余性，鉴于此，在生成权向量后，引入mRMR里计算相关的算法来重新构造排序系数，并在每次迭代时去掉排序系数小的特征.实验使用留一交叉验证进行评估，结果表明本文方法要优于SVM-RFE特征选择方法、mRMR特征选择方法和F-score特征选择方法