基于卡尔曼滤波算法的肝细胞数据ROC曲线与AUC值计算matlab仿真

最新推荐文章于 2025-06-12 00:21:00 发布

软件算法开发

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分类专栏： MATLAB程序开发 # 数值仿真文章标签：算法 matlab 卡尔曼滤波算法肝细胞数据 ROC AUC

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1.程序功能描述

基于卡尔曼滤波算法的肝细胞数据ROC曲线与AUC值计算matlab仿真。其中，卡尔曼滤波能够有效地去除肝细胞数据中的噪声，使数据更加平滑。这有助于减少噪声对分类模型的干扰，提高特征的稳定性和可靠性，从而使分类模型能够更好地学习到数据中的内在规律。然后使用卡尔曼滤波之后的数据再计算其ROC和AUC值。

2.测试软件版本以及运行结果展示

matlab2022a/matlab2024b版本运行

3.核心程序

.....................................................................
[QWdata,QWlable]=func_data_total(DFQW_ID0,DFQW_ID1,DFQW_ID2,DFQW_ID3);
[KFQWdata,KFQWlable]=func_data_total2(KFQW_ID0,KFQW_ID1,KFQW_ID2,KFQW_ID3);

[ZFdata,ZFlable]=func_data_total(DFZF_ID0,DFZF_ID1,DFZF_ID2,DFZF_ID3);
[KFZFdata,KFZFlable]=func_data_total2(KFZF_ID0,KFZF_ID1,KFZF_ID2,KFZF_ID3);


%选择某个类型作为POS，其他类型作为NEG
TYPE = 1;
%%
%计算整体的AUC
lablesa0=[];
lablesa0=ones(size(QWlable));
lablesa0(find(QWlable==TYPE))=-1;
[QWdataAUC] = AUC(double(lablesa0),QWdata);
disp('纤维数据滤波前AUC值');
QWdataAUC

lablesa1=[];
lablesa1=ones(size(KFQWlable));
lablesa1(find(KFQWlable==TYPE))=-1;
[KFQWdataAUC] = AUC(double(lablesa1),KFQWdata);
disp('纤维数据滤波后AUC值');
KFQWdataAUC

lablesb0=[];
lablesb0=ones(size(ZFlable));
lablesb0(find(ZFlable==TYPE))=-1;
[ZFdataAUC] = AUC(double(lablesb0),ZFdata);
disp('脂肪肝数据滤波前AUC值');
ZFdataAUC

lablesb1=[];
lablesb1=ones(size(KFZFlable));
lablesb1(find(KFZFlable==TYPE))=-1;
[KFZFdataAUC] = AUC(double(lablesb1),KFZFdata);
disp('脂肪肝数据滤波后AUC值');
KFZFdataAUC
016_091m

4.本算法原理

基于卡尔曼滤波算法的肝细胞数据 ROC 曲线与 AUC 值计算方法，通过对肝细胞数据进行有效的处理和分析，能够为肝细胞疾病的诊断和研究提供有力的支持。卡尔曼滤波在去噪、状态估计、数据融合等方面的优势，有助于提高分类模型的性能，更准确地识别病变肝细胞。

4.1 卡尔曼滤波

卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的最优线性滤波算法。它基于系统的状态空间模型，通过不断地融合观测数据和系统的先验信息来递归地估计系统的状态。卡尔曼滤波的核心步骤包括预测和更新：

通过不断地重复预测和更新步骤，卡尔曼滤波能够在存在噪声的情况下，尽可能准确地估计系统的状态。

4.2 ROC曲线与AUC值

ROC曲线是一种用于评估分类器性能的工具。它以真阳性率（True Positive Rate，TPR）为纵坐标，假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横坐标。

ROC曲线通过在不同的分类阈值下计算得到一系列的(FPR,TPR)点，然后将这些点连接起来形成曲线。曲线越靠近左上角，说明分类器的性能越好。

AUC值是ROC曲线下的面积，它是一个用于量化分类器性能的指标。AUC值的取值范围在0.5到1之间。AUC值为0.5表示分类器的性能等同于随机猜测；AUC 值越接近1，表示分类器的性能越好；AUC值越接近0，表示分类器的性能越差，但这种情况通常很少见，一般将其对称地看作接近1的情况来处理，即对分类结果取反可得到较好的分类性能。