基于卡尔曼滤波算法的肝细胞数据ROC曲线与AUC值计算matlab仿真

 

 

 

 

 

 

1.程序功能描述

基于卡尔曼滤波算法的肝细胞数据ROC曲线与AUC值计算matlab仿真。其中，卡尔曼滤波能够有效地去除肝细胞数据中的噪声，使数据更加平滑。这有助于减少噪声对分类模型的干扰，提高特征的稳定性和可靠性，从而使分类模型能够更好地学习到数据中的内在规律。然后使用卡尔曼滤波之后的数据再计算其ROC和AUC值。

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

.....................................................................
[QWdata,QWlable]=func_data_total(DFQW_ID0,DFQW_ID1,DFQW_ID2,DFQW_ID3);
[KFQWdata,KFQWlable]=func_data_total2(KFQW_ID0,KFQW_ID1,KFQW_ID2,KFQW_ID3);
 
[ZFdata,ZFlable]=func_data_total(DFZF_ID0,DFZF_ID1,DFZF_ID2,DFZF_ID3);
[KFZFdata,KFZFlable]=func_data_total2(KFZF_ID0,KFZF_ID1,KFZF_ID2,KFZF_ID3);
 
 
%选择某个类型作为POS，其他类型作为NEG
TYPE = 1;
%%
%计算整体的AUC
lablesa0=[];
lablesa0=ones(size(QWlable));
lablesa0(find(QWlable==TYPE))=-1;
[QWdataAUC] = AUC(double(lablesa0),QWdata);
disp('纤维数据滤波前AUC值');
QWdataAUC
 
lablesa1=[];
lablesa1=ones(size(KFQWlable));
lablesa1(find(KFQWlable==TYPE))=-1;
[KFQWdataAUC] = AUC(double(lablesa1),KFQWdata);
disp('纤维数据滤波后AUC值');
KFQWdataAUC
 
lablesb0=[];
lablesb0=ones(size(ZFlable));
lablesb0(find(ZFlable==TYPE))=-1;
[ZFdataAUC] = AUC(double(lablesb0),ZFdata);
disp('脂肪肝数据滤波前AUC值');
ZFdataAUC
 
lablesb1=[];
lablesb1=ones(size(KFZFlable));
lablesb1(find(KFZFlable==TYPE))=-1;
[KFZFdataAUC] = AUC(double(lablesb1),KFZFdata);
disp('脂肪肝数据滤波后AUC值');
KFZFdataAUC
016_091m

4.本算法原理

基于卡尔曼滤波算法的肝细胞数据 ROC 曲线与 AUC 值计算方法，通过对肝细胞数据进行有效的处理和分析，能够为肝细胞疾病的诊断和研究提供有力的支持。卡尔曼滤波在去噪、状态估计、数据融合等方面的优势，有助于提高分类模型的性能，更准确地识别病变肝细胞。