核零空间方法在乳腺癌异常检测中的应用

当今时代,乳腺癌越来越成为了女性的高发病,因此尽早地排除异常因素,进行对症治疗,可以大大降低疾病风险。考虑到乳腺癌数据特征比较多,并且往往不仅存在线性特征还隐含着很多非线性特征,针对这一问题提出利用核零空间算法来进行乳腺癌的异常检测。首先利用核函数将所有的正常样本进行非线性映射变换到高维空间,再通过零空间变换将类内散度转换为0,并且将零空间中整个类的数据用该类的平均值代替,最后通过计算测试样本到该值的距离判断测试样本的异常性。该算法大大降低了计算的复杂性,也提高了乳腺癌检测的速度。通过在UCI乳腺癌数据库上的仿真实验,并对不同核函数以及设定的不同异常阈值下得到的F1-score进行对比,发现在不同核函数以及不同异常阈值下的结果是不同的,且在选取高斯核作为核函数时,可使得F1-score结果达到0.9627。充分证明了将核零空间算法用于乳腺癌异常检测是有效的。