基于SVM及其改进算法的fMRI图像分类性能研究

为了提出一种更适用于分析fMRI图像特征的机器学习算法，引入机器学习近年提出的、具有较好的泛化能力、并能够保证极值解是全局最优解的新方法支持向量机（SVM）算法，具体选择了PSVM、SSVM、LPSVM、NSVM 4种SVM改进算法以及基本SVM算法应用于fMRI图像的分类问题，在MATLAB平台上进行了算法仿真实现。在对各种算法的分类计算时间、分类精确度两个方面进行比较和讨论后，得到PSVM算法在fMRI图像的分类问题上，有较好的综合性能。