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基于LLE和LS_SVM的胃粘膜肿瘤细胞图像分类 总被引:1,自引:1,他引:0
胃粘膜肿瘤细胞图像的复杂性,组织器官形状的不规则性以及不同细胞的差异性,使得采用一般的线性分类方法对其进行分类很困难,结合局部线性嵌入(LLE)在处理非线性数据及最小二乘支持向量机(LS_SVM)在处理小样本、高维数及泛化问题方面的优势,文章提出一种基于LLE+LS_SVM的胃粘膜肿瘤细胞图像分类方法,并采用LS_SVM的线性拟合误差来判断实验效果,最后比较本文方法与其他分类方法的优越性。实验结果表明,该方法在分类准确率和运行时间方面都有很大的优势。 相似文献
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