A personalized committee classification

资 源 简 介

A personalized committee classification

详 情 说 明

个性化委员会分类算法是一种结合图论与集成学习的创新方法，主要用于医疗数据分析场景。该算法的核心思想是为每个患者构建专属的分类器集合，提升预测的精准度。

算法首先通过患者间的基因共表达数据建立患者网络图，利用图算法识别目标患者在网络中的拓扑近邻患者作为训练样本。每个基分类器会针对其代表患者进行训练，并通过"淘汰机制"筛选——若基分类器无法正确预测其代表患者的标签，则会被直接丢弃。

在预测阶段，系统会根据测试患者与代表患者之间的相似度，动态选择匹配的基分类器子集。最终通过集成这些基分类器的预测结果（如投票或加权平均），形成个性化诊断建议。这种设计既保留了集成学习的稳定性，又通过图网络实现了病例特征的精准匹配，特别适用于患者异质性显著的医疗数据分析场景。