25、基于改进萤火虫算法与支持向量机的医疗数据分类方法

基于改进萤火虫算法与支持向量机的医疗数据分类方法

1. 引言

临床信息系统在医疗数据库中存储了大量信息，手动对这些信息进行分类变得越来越困难。因此，开发自动化评估方法来跟踪疾病的需求日益增长。医疗数据分类旨在从医疗数据集中学习分类模型，以提高医疗保健质量。

医疗数据集通常具有高维度的特点，许多特征属性并非专为数据分类而收集。部分特征冗余，部分无关，会给数据集增加噪声。在医疗诊断中，选择成本和风险最低且对确定疾病类别至关重要的临床测试十分必要。

特征选择是提高特征空间质量的重要数据预处理步骤，它能从原始全特征集中选择一小部分重要特征，显著提升学习算法的性能，包括提高准确率、加快学习速度和简化模型解释。特征选择方法可分为过滤法、包装法和嵌入式方法。本文采用基于二进制萤火虫算法的包装法进行医疗数据分类的特征选择，并使用支持向量机（SVM）分类器评估特征子集。

2. 背景知识

2.1 支持向量机（SVM）

支持向量机是弗拉基米尔·瓦普尼克引入的一类监督学习算法。其主要原理是构建决策函数 $f$，对于输入向量 $x$，匹配一个值 $y$，即 $y = f(x)$，其中 $x$ 是待分类的示例，$y$ 是对应的类别。SVM 最初用于二元分类问题，通过引入核函数可扩展到非线性问题。它在统计学习中应用广泛，在图像处理、语音处理、生物信息学等领域都很有效。

SVM 分类器基于两个关键思想：
- 最大间隔 ：寻找能将正例和反例分开的超平面，使分离边界与最近样本的距离（间隔）最大，这些最近样本称为支持向量。
- 核函数