支持向量机在结肠动力无创诊断中的应用

摘要

在结肠动力疾病的无创诊断中,由于存在临床样本数量有限、病人个体的特异性和数据本身的噪声等因素的影响,要进行非常准确的分类诊断是困难的.支持向量机是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法,较好地解决了有限样本的学习分类问题.文章采用非线性支持向量机分类算法,构造支持向量机分类器,并将其应用于结肠动力的分类诊断.非线性支持向量机取得了较高的准确率,表明支持向量机在结肠动力疾病的分类诊断中有很大的应用潜力.