利用beta分布信息几何对医疗数据直方图进行分类
机器学习
2021-08-26 v2 机器学习
微分几何
应用统计
摘要
本文使用信息几何工具来比较、平均和分类直方图。将beta分布拟合到直方图，并利用相应的Fisher信息几何进行比较。我们证明该几何具有负曲率，这保证了均值概念的唯一性，并使其适合通过流行的K-means算法对直方图进行分类。我们在两个医疗数据集的有监督与无监督分类流程中说明了这些几何工具的用途：用于肺动脉高压检测的心脏形状形变，以及用于阿尔茨海默病诊断的脑皮层厚度。
引用
@article{arxiv.2006.04511,
title = {Classifying histograms of medical data using information geometry of beta distributions},
author = {Alice Le Brigant and Nicolas Guigui and Sana Rebbah and Stéphane Puechmorel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.04511},
year = {2021}
}