14、拉曼光谱监督分类与微阵列数据分析方法

拉曼光谱监督分类与微阵列数据分析方法

在科学研究中，拉曼光谱的监督分类以及微阵列数据的分析是重要的研究方向。下面将为大家详细介绍相关的分类算法、分析方法以及实验结果。

拉曼光谱监督分类算法

1. 支持向量机（SVM）
   • 对于多分类问题，采用一对多策略，为每个类别构建一个二分类器，将该类别与其他所有点区分开来。对于新的测试点，通过各个二分类器的投票来确定其类别标签。
   • 软间隔SVM的参数C在不同数据集有不同选择，第一个数据集选择C = 10，第二个数据集选择C = 100，通过网格搜索进行参数调优。
2. 正则化广义特征值分类器（ReGEC）
   • 该方法使用两个非平行超平面来对两类点进行分类，每个超平面都尽可能接近一组点，同时远离另一组点。
   • 设矩阵 $A \in R^{n×m}$ 和 $B \in R^{k×m}$ 包含数据集的点，通过求解优化问题 $\min_{w,\gamma\neq0} \frac{|Aw - e\gamma|^2}{|Bw - e\gamma|^2}$ 来得到超平面。
   • 对于多分类问题，采用类似SVM的策略。例如，对于线性可分的数据集，分为三个类别时，为了将类别1与其他两个类别分开，可以构建两个超平面 $w^T_l x - \gamma_l = 0$（$l = 2, 3$），然后计算这些超平面法向量的平均值，得到平均超平面。
3. k近邻算法（k -