【技术实现步骤摘要】
一种基于矢量空间的帕金森病数据集分类方法
本专利技术涉及帕金森病数据集分类方法,特别是一种矢量空间下的帕金森病数据集分类方法。
技术介绍
帕金森病是一种多发于中老年的渐进性中枢神经系统变性疾病,在帕金森病患者中,有50%~80%的病例起病隐袭,早期难以察觉而常被忽视,检测语言障碍将有助于实现高准确性的帕金森病早期诊断,现有基于语音特征的帕金森病数据集分类方法算法复杂度很高,并不利于工程实现,本专利技术实现了一种算法复杂度很低而不失准确率的帕金森病数据集分类方法。
技术实现思路
针对现有技术,本专利技术提供了一种矢量空间下算法复杂度低而不失准确率的帕金森病数据集分类方法。该方法包括以下步骤:(1)对M个受试者(M1健康人,M2患者)每人采集H0段语音,每段语音提取N个帕金森语音相关特征,构成特征矩阵其中(2)语音特征集变换。变换后语音特征集为其中(3)将变换后的数据集S′按留一法划分为训练集及相应标签和测试集及相应标签yt=bm,其中标签bm∈{0,1};(4)零均值(z-score)标准化训练集生成新集合xstd,并在xstd的矢量空间中计算健康人语音特征集向量空间质心及患者语音特征集向量空间质心(5)计算xt与xp,xq的欧式距离xt的所属类别为Class(min(dt,p,dt,q)),即类别与距离较近一方保持一致;(6)按留一法遍历所有样本计算帕金森病分类准确率其中Class(min(dt,p,dt,q))为测试样本预测类别,bt为测试 ...
【技术保护点】
1.一种基于矢量空间的帕金森病数据集分类方法,其特征在于该方法包括以下步骤:/n(1)对M个受试者(M
【技术特征摘要】
1.一种基于矢量空间的帕金森病数据集分类方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
(1)对M个受试者(M1健康人,M2患者)每人采集H0段语音,每段语音提取N个帕金森语音相关特征,构成特征矩阵其中
(2)语音特征集变换。变换后语音特征集为
其中
(3)将变换后的数据集S′按留一法划分为训练集及相应标签和测试集及相应标签yt=bm,其中标签bm∈{0,1};
(4)零均值(z-s...
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