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以拟合优度为基础的两个分类算法及其在癌细胞自动识别中的应用
引用本文:蒋代梅,陈祖荫,陈传涓. 以拟合优度为基础的两个分类算法及其在癌细胞自动识别中的应用[J]. 北京工业大学学报, 1982, 0(1)
作者姓名:蒋代梅  陈祖荫  陈传涓
作者单位:北工大计算机科学系,北工大计算机科学系,中国科学院生物物理研究所 应届毕业研究生
摘    要:本文提出了集群方法“非参数分级集群算法”及更为精确的拟合优度判据,并与传统的系统聚类方法进行了对此。将该方法与K—最近邻判决规则结合,提出了用于判别的固定邻域判决算法。全部算法用BCY语言在TQ—16机上实现。处理了细胞图象自动分析数据并取得了有益的结果。


Two Classification Algorithms Based on the Goodness of Fit and Their Application in the Automated Recognition of Cancer Cells
Abstract:In this paper, further discussion on the nonparametric clustering is made. An improved nonparametric classical clustering algorithm and a more accurate criterion based on the goodness of fit are advanced. Combining this method with the K-nearest neighbor decision rule, a fixed neighborhood, decision algorithm is developed. The above algorithms -are realized in the BCY languge on the TQ-16. computer. The cells are divided into classes by the above methods and useful results are achieved.
Keywords:
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