Wolfram 语言™

用支持向量机对细胞进行分类

下面的例子对红细胞进行研究，并通过训练支持向量机将正常细胞从棘红细胞中分辨出来。棘红细胞或棘状红细胞的细胞膜有异常，长有许多小的、均匀间隔的刺状突起。

如形态学示例中所述，分离前景和背景。

进行形态学分割。

为监督学习创建一个小型训练集。

以交互方式单击你认为正常的红细胞并获取其索引位置。

导出相应的分割索引。

显示选中的红细胞。

点击棘红细胞并获取其索引位置。

为每个分割创建一个特征向量，由分割面积和突起程度组成。

为棘红细胞分类生成一个小训练集。

训练一个线性支持向量机 (SVM) 作为分类器。

显示每个类别在特征空间中的概率分布。

对剩下的棘红细胞进行分类。

突出显示图像中所有的棘红细胞。

在特征空间中可视化细胞分类。