7、机器学习技术在医疗诊断中的应用与算法解析

机器学习技术在医疗诊断中的应用与算法解析

1. 算法介绍

1.1 HOML算法

HOML算法分三个阶段进行特征选择优化：
- 阶段一：模拟退火（SA） ：SA运行约总可用时间的50%。随着温度接近零，只接受改进的解。
- 阶段二：遗传算法（GA） ：GA种群设置为100，初始种群由SA检测到的最佳解组成。交叉算子使好的解交换信息，变异算子引入新基因保持遗传多样性，运行约HOML总时间的30%来寻找最优特征子集解。
- 阶段三：爬山特征选择算法 ：在SA和GA给出的k - 最佳解上进行局部搜索，选择最佳邻居，在剩余执行时间运行。

HOML算法在MATLAB平台实现，可从http://levis.tongji.edu.cn/gzli/code/homl-code.zip 下载。

以下是HOML算法流程的mermaid流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[SA阶段];
    B --> C[GA阶段];
    C --> D[爬山算法阶段];
    D --> E[结束];

1.2 MAPLSC算法

APLSC是一种不对称PLS分类器，研究类间不平衡分布。MAPLSC是APLSC扩展到多类问题的分类器。
- APLSC算法步骤 ：
1. 用PLS方法对归一化特征向量进