计算和数学方法在医学
研究文章

生物医学文本分类基于整体造型修剪和优化的主题

表12

双向方差分析测试结果的macro-averaged F-measure。
统计分析的结果在不同LDA-based配置
源 DF 党卫军 女士 F P
配置 23 0.42777 0.01860 91.27 P < 0.001
数据集 4 5.99867 1.49967 7359.42 P < 0.001
分类器 1 0.09263 0.09263 454.58 P < 0.001
配置 数据集 92年 0.03536 0.00038 1.89 P < 0.001
配置 分类器 23 0.09800 0.00426 20.91 P < 0.001
数据集 分类器 4 0.01123 0.00281 13.78 P < 0.001
错误 92年 0.01875 0.00020
总 239年 6.68241
统计分析的结果对分类器和合奏修剪方法(基于与LDA (k = 50)表示)。
源 DF 党卫军 女士 F P
配置 17 0.27733 0.016314 23.26 P < 0.001
数据集 4 2.41143 0.692858 859.46 P < 0.001
错误 68年 0.04770 0.000701
总 89年 2.73646
统计分析的结果对传统分类器,合奏学习者和合奏修剪方法(BA-LDA (DB)表示)。
源 DF 党卫军 女士 F P
配置 13 0.03613 0.002780 14.68 P < 0.001
数据集 4 1.53718 0.384296 2029.89 P < 0.001
错误 52 0.00984 0.000189
总 69年 1.58316