一种基于自适应熵投影聚类算法的fMRI特征提取及分类方法
刘志兵
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本发明公开了一种基于自适应熵投影聚类算法的fMRI特征提取及分类方法。该方法首先采用滑动时间窗方法构建动态功能连接矩阵,然后运用自适应熵的投影聚类算法(AdaptiveEntropyAlgorithmforProjectiveClustering,AEPC)分别对甲类和乙类试验参与者的动态功能连接矩阵聚类,形成多个聚类中心,随后计算每个试验参与者的功能连接矩阵与每个聚类中心的相似性构成相似性矩阵,最后提取相似性矩阵中的元素作为特征,训练SVM分类器对脑部数据进行分类。本发明不仅提高了数据分类模型的泛化能力,而且可以提取丰富的脑部动态结构信息,并可应用于生物信息技术的研究中自动处理与分类脑部数据。