32、医学大数据可视化与网络攻击检测的创新方法

医学大数据可视化与网络攻击检测的创新方法

医学大数据可视化

在医学领域，大数据可视化技术对于数据的有效分析和利用至关重要。不同类型的医学数据集具有各自的特点，如下表所示：
| 数据集 | 总样本数 | 特征数 |
| — | — | — |
| 癌症 | 87 | 15,582 |
| 神经系统 | 50 | 6,128 |
| 结肠肿瘤 | 52 | 5,600 |
| 脑肿瘤 | 103 | 11,500 |

为了对这些数据集进行分类，研究人员使用了多种分类器，并评估了它们的性能，包括准确率和曲线下面积（AUROC）。不同分类器在不同数据集上的表现如下：
| 数据集 | AB | GNB | KN | MLP | SVC |
| — | — | — | — | — | — |
| 癌症 | 0.42 | 0.24 | 0.70 | 0.35 | 0.58 |
| 神经系统 | 0.51 | 0.54 | 0.52 | 0.39 | 0.48 |
| 结肠肿瘤 | 0.71 | 0.55 | 0.73 | 0.54 | 0.73 |
| 脑肿瘤 | 0.93 | 0.69 | 0.70 | 0.69 | 0.90 |

对于癌症数据集，不同维度下各种特征提取技术的平均AUROC如下：
| 维度 | PCA | ICA | FA | NMF | LDA | VAE |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 70 | 65 | 58 | 60 | 58 | 53 | 68 |
| 110 | 69 |