Cardiopatia Dilatada Metabolomica Clasificacion de Datos Basada en el Algoritmo DAE-SVM

Se prepara una nueva red de autocodificador profundo combinada con una máquina de vectores de soporte (DAE-SVM) para la disposición de los datos de metabolómica. Debido a su pequeño tamaño de muestra, los parámetros de alta dimensión, no lineales y ruidosos, la abstracción de características tradicionales y las clasificaciones son muy difíciles de lograr resultados satisfactorios. DAE realiza transformaciones no lineales con capas ocultas, que pueden aprender relaciones complejas. Tiene una capacidad sólida para mostrar una apariencia de alto orden y puede extraer características más complicadas de los datos metabolómicos. Este manuscrito considera a Boltzmann Machine para completar el entrenamiento previo de DAE, se adoptó el gradiente de conjugado para completar el ajuste fino y SVM completa la clasificación. Los resultados empíricos sobre los datos metabólicos reales de la cardiomiopatía expuesta concluyeron que el modelo propuesto ha alcanzado el mejor logro en comparación con otros algoritmos existentes.