用于wholeslide图像的最佳特征选择方法

时间:2015-08-21 20:41:02

标签: matlab feature-extraction feature-selection

我一直致力于在MATLAB中从全部图像中提取特征。在那,我到目前为止成功地从92个训练图像中提取了118个特征。我想选择提供最佳两级可分性的功能,这两个类是“感染”和“感染”。并且'正常'。我评估了每个特征的ks密度图,但无法得到一个给定特征的pdf与普通'之间的重叠量的数值测量。课程和'感染'类。

此外,我尝试根据本文中给出的方法对功能进行排名:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0082710#pone.0082710-Newcombe1

但是这种方法似乎指出了最好的特征,因为这两个类之间的pdf有很多重叠。当我通过测量两个类的特征向量之间的Bhattacharya距离来测试方法的准确性时,它显示了一些最佳的一组其他特征。

我无法决定使用哪种方法进行特征选择。有人可以给我一些指导吗?

我的目标是将两个类的特征向量的pdf之间的重叠量与适当的特征选择算法的结果相关联。换句话说,所选算法指出的最佳分类特征应该具有最小的pdf重叠。< \ p>

如果有人也可以给我指导我如何估计一个给定的特征向量'正常'之间的重叠量。和“受感染的'”相同的特征向量,这将是伟大的。

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