融合softmax的偏最小二乘法及中药数据分析研究

论文摘要

偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）是一种线性分类方法,不能充分表达数据之间的非线性关系,难以适应非线性数据的分类识别。针对该问题,结合softmax回归能够表达非线性特征,提出融合softmax回归的偏最小二乘判别分析算法（PLS-S-DA）。为了验证PLS-S-DA对非线性数据的有效性,以准确率、运行时间、查准率、查全率和F1-score为评价指标,采用四组UCI数据集和中药寒热药性数据集测试PLS-S-DA的性能,并与PLS-DA等五种分类算法对比。结果表明,对具有非线性特征的数据,PLS-S-DA相比于其他算法有更高的准确率,并对寒药和热药有更强的识别能力。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李欢,聂斌,杜建强,余日跃,周丽,黄强

关键词: 偏最小二乘法,回归,非线性,中医药信息学

来源: 计算机应用研究 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,中药学

单位: 江西中医药大学计算机学院,江西中医药大学药学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61562045,61762051),江西省卫生计生委中医药科研计划资助项目(2017A282),江西省科技厅重点研发计划资助项目(20171ACE50021)

分类号: R28;O212.1

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0592

页码: 3740-3743

总页数: 4

文件大小: 419K

下载量: 223

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标签：偏最小二乘法论文;  回归论文;  非线性论文;  中医药信息学论文;