18、机器学习与医学诊断技术：从离散小波分析到ROC曲线验证

机器学习与医学诊断技术：从离散小波分析到ROC曲线验证

1. 离散小波分析的特性与优势

离散小波分析在处理非线性数据方面展现出独特的优势。与传统模型相比，它在拟合波浪形数据时表现更为出色。其优势主要体现在以下几个方面：
- 精准拟合与波动测量 ：离散小波技术能够实现完美拟合，可几乎100%确定地测量原始小波中的微小波动，并将其与噪声区分开来。这意味着重构小波的所有属性都可被解释为真实效应，具有实际意义。
- 内存需求低 ：与传统非线性模型不同，离散小波分析采用稀疏编码，因此所需的计算机内存较少。
- 适用于动态数据 ：它适合处理不断变化的数据，如心电图和能源消耗数据。

然而，离散小波分析也存在一定的劣势，即缺乏一个（简单的）数学方程来描述其与时间的假定关系。虽然这样的方程便于对未来数据进行预测和对个体进行未来风险分析，但拟合不佳且标准误差较大的简单数学方程由于其提供的不确定性，意义不大。

1.1 离散小波分析的优势总结

优势	描述
精准拟合与波动测量	能精确测量微小波动，区分噪声与真实效应
内存需求低	稀疏编码，减少计算机内存占用
适用于动态数据