中医舌象识别的加权LLE算法研究

"这篇论文提出了一种嵌入重要性权值的局部线性嵌入(LLE)算法，并将其应用于中医舌象识别。该方法利用中医理论，针对从舌像中提取的特征向量，考虑了各特征对于舌象类别的重要程度差异。通过计算训练数据的分布来确定各舌象类别的权重，再将这些权重整合进传统的LLE算法中，以求得低维的舌象类别流形。最后，采用最近邻分类器进行舌象的识别。实验结果显示，这种方法具有较高的识别效果。" 文章详细讨论了一个创新的机器学习方法，用于改进局部线性嵌入(LLE)算法，特别是在中医舌象识别的应用上。LLE是一种非线性降维技术，通常用于保留数据的局部结构，但原始的LLE算法并未考虑到特征的重要性。在中医领域，不同的舌象特征可能对疾病的诊断有着不同程度的影响，因此，将特征的重要性纳入考虑至关重要。 论文首先根据中医理论，假设从舌像中提取的特征向量各分量对于舌象类别的区分具有不等的重要性。接着，作者通过分析训练数据，计算出每种舌象类别的相对重要性权重。这个过程可能涉及到统计分析，如频次分布、熵或其他相关指标，以量化特征对类别区分的贡献。 之后，重要性权值被嵌入到LLE的重构权重矩阵中。这意味着在寻找近邻和重建数据点时，会根据特征的重要性调整权重，从而使得在低维空间中，那些在原始高维空间中对分类更为关键的特征得到更好的保留。这样，低维流形不仅反映了数据的局部结构，还体现了特征的重要性，增强了识别的准确性。 最后，使用最近邻分类器进行舌象的识别。最近邻分类器是一种简单的监督学习方法，它依据测试样本与训练集中最近邻的相似度来预测其类别。由于LLE已经将特征的重要性考虑在内，因此这种分类器能够更准确地根据低维表示进行决策。 实验结果证明了该方法的有效性，显示了在舌象识别任务中的良好性能。这表明，结合中医知识和现代机器学习技术可以提升中医诊断的自动化水平，为中医临床实践提供有力支持。此外，该方法也具有一定的通用性，可应用于其他领域中需要考虑特征重要性的数据降维和分类问题。