LFDA-EKELM：集成优化的冠心病无创诊断方法

"该研究提出了一种新的冠心病无创性诊断模型，结合局部Fisher判别分析（LFDA）特征提取和集成核极限学习机（KELM），命名为LFDA-EKELM。该模型通过LFDA去除不相关和冗余特征，选取对分类有高贡献的特征子集，利用粒子群优化的KELM（PSO-KELM）进行训练，再通过旋转森林（RF）构建集成分类器，以提高诊断的准确性和效率。实验结果证明，LFDA-EKELM方法在与ELM、SVM和BPNN等方法比较时，显示出更高的诊断准确率和效率，是一种有效的冠心病诊断工具。" 详细说明： 冠心病的无创性诊断是医学领域的重要课题，因为它能够早期发现疾病，提高患者的生存率。本文提出的LFDA-EKELM模型是对此问题的一种创新解决方式。LFDA（局部Fisher判别分析）是一种特征选择方法，它能够识别并保留对分类任务有显著贡献的特征，从而减少数据冗余，提高分类器的性能。LFDA通过计算样本之间的局部结构，找到能最大化类间距离同时最小化类内距离的特征子集，这有助于提升后续分类器的准确性。 核极限学习机（KELM）是一种快速的学习算法，它使用核函数将输入数据映射到高维空间，使得在原始特征空间中非线性可分的问题在高维空间变得线性可分。粒子群优化（PSO）是一种全局优化算法，可以用于寻找KELM的最优参数，以提升分类器的泛化能力。LFDA-EKELM模型通过LFDA提取特征后，用PSO-KELM进行训练，形成一个高效的分类器。 集成学习（Ensemble Learning）是机器学习中的一个重要概念，它结合多个分类器的结果以提高整体性能。旋转森林（Rotation Forest）是集成学习的一种，通过特征选择和随机森林的组合，创建多个分类器，每个分类器关注数据的不同方面，然后将它们的预测结果集成，以达到更稳定和准确的预测。 实验部分对比了LFDA-EKELM模型与其他常用方法（如极端学习机ELM、支持向量机SVM和反向传播神经网络BPNN）在冠心病诊断上的效果。结果显示，LFDA-EKELM在诊断准确率和诊断速度上均优于这些方法，证实了其在冠心病无创性诊断中的优越性。 总结来说，LFDA-EKELM模型结合LFDA的特征选择、PSO-KELM的高效学习和RF的集成策略，为冠心病的无创性诊断提供了一个高效且准确的框架，具有重要的临床应用价值。