25、基于改进萤火虫算法与支持向量机的医疗数据分类

基于改进萤火虫算法与支持向量机的医疗数据分类

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。

由于医疗数据集通常具有高维度的特点，且许多特征属性并非专门为数据分类而收集，部分特征冗余或无关，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非常重要。

特征选择是提高特征空间质量的重要数据预处理步骤，它旨在从原始全特征集中选择重要的特征子集，可显著提高学习算法的性能，包括提高准确性、加快学习速度并简化所学模型的解释。特征选择方法可分为过滤法、包装法和嵌入法三种主要方法。

本文应用基于二进制萤火虫算法的包装法解决医疗数据分类中的特征选择问题，使用支持向量机（SVM）分类器评估特征子集。

2. 背景

2.1 支持向量机

支持向量机（SVM）是由Vladimir Vapnik引入的一类监督学习算法。其主要原理是构建一个决策函数$f$，对于输入向量$x$，匹配一个值$y = f(x)$，其中$x$是待分类的示例，$y$是对应的类别。SVM最初用于解决二分类问题，通过引入核函数可扩展到非线性问题。

SVM分类器基于两个关键思想：最大间隔和核函数。最大间隔是指寻找一个超平面，将正例和反例分开，并使分离边界与最近样本之间的距离（间隔）最大，这些最近的样本称为支持向量。核函数则是将数据空间转换到更高维的特征空间，以处理数据线性不可分的情况。常见的核函数包括：
- 线性核：$K(x_i, x