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如何从小样本、高维度特性的功能磁共振成像（fMRI）数据中识别出内在的脑区活动模式,对理解人脑意义重大。随着模式识别技术和机器学习算法的发展,fMRI的分类研究也引起了人们的重视。提出一种对fMRI数据分类的加权随机SVM集群（WRSVMC）算法。该算法分为两步,首先通过随机选择样本和特征建立多个SVM,以构建集成分类器;然后在投票过程中,对每个SVM赋权重,以优化模型的集成性能。结合fMRI数据和图论特征,采用WRSVMC算法对轻度认知障碍（MCI）患者数据展开分类研究。结果表明,准确率最高可达87.67%。该方法能帮助医师对MCI患者进行辅助诊断。 相似文献
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