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本文首次将基于决策树的AdaBoost算法引入到舌诊分类中来.颜色和纹理是舌面信息中最为重要的两项,本文首先运用PCA对特征进行了预处理.选择基于CART的AdaBoost学习算法作为最终分类器,实验结果表明,此方法对舌象二类分类具有很好的效果。
基于AdaBoost的中医舌诊分类算法研究
【摘 要】
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本文首次将基于决策树的AdaBoost算法引入到舌诊分类中来.颜色和纹理是舌面信息中最为重要的两项,本文首先运用PCA对特征进行了预处理.选择基于CART的AdaBoost学习算法作为最终分类器,实验结果表明,此方法对舌象二类分类具有很好的效果。
【机 构】
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哈尔滨工业大学,哈尔滨150001 解放军第211医院
【出 处】
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第二次全国中西医结合诊断学术研讨会
【发表日期】
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2008年3期
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