MATLAB脚本示例比较不同分类算法的ROC曲线及AUC计算

使用线性内核和标准化 使用线性内核和L2正则化 使用多项式内核和标准化

在进行数据挖掘和机器学习的过程中，聚类是一种常见的无监督学习方法，其主要目标是将相似的数据点分组在一起形成簇。聚类算法的效果很大程度上取决于所采用的距离度量方式，因为距离度量决定了数据点之间的相似程度。MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了多种距离计算方法来支持不同的聚类需求。详细介绍了MATLAB中几种常用的聚类算法距离计算方法，包括欧氏距离、标准欧氏距离、马氏距离、绝对值距离和闵科夫斯基距离。

相同案例中两个AUC的比较结果展示相反效果，作者推荐使用NetReclassificationImprovement.m和IntegratedDiscriminationImprovement.m进行进一步分析。使用方法：[pvalue Wold Wnew] = pauc(predOld, predNew, outcome) (c) Louis Mayaud, 2011 (louis.mayaud@gmail.com)。详细信息请参考马奥等人的研究：“低血压发作期间的动态数据改善脓毒症和低血压患者的死亡率预测*。”重症监护医学41.4（2013）：954-962。

随着数据量的激增，数据挖掘技术应运而生。分类作为数据挖掘中关键任务，有助于发现数据规律。本研究利用开源工具Weka对比不同分类算法的性能，帮助新手了解算法特点和掌握工具使用。分类算法在分类问题中发挥重要作用，是数据挖掘、机器学习和模式识别的重要领域。

当前，尽管已经提出多种方法来解决诊断测试中的歧视性问题，但接收者操作特性曲线（ROC）下面积（AUC）仍是主流的评估标准。研究人员通常评估新生物标志物对AUC的影响。然而，对于已经包含标准风险因素并具有良好区分度模型，要获得更大AUC的有意义增加，新标志需要显著且独立地与结果相关。彭西纳等人提出了“净重分类改进”（NRI）的新评估方法，侧重于重新分类表的构建及正确移动的量化。考虑到两个共享所有风险因素的模型对感兴趣事件的预测概率，NRI可用于评估新标志的增值。

如何生成ROC曲线的样本测试概率阈值 >= ROC曲线：测试样本属于正类的概率TPR FPR

ROC曲线（接收器操作特征曲线）是一种图形化方法，用于平衡分类模型的真正率和假正率。随着技术进步，ROC曲线在web数据挖掘实验中显示其重要性。

详细介绍了分布估计算法的核心原理，并附带一个基于Matlab的实例代码。

双曲线二次型的计算示例基于矩阵A=[1,-4;-4,-5]，利用特征值分解[eigenvalue, eigenvector]=eig(A)，或正交化方法R=orth(A)，获取特征向量e，并将其排列成正交矩阵。其中lambda表示对角化后的矩阵D，从而得到标准化的二次型方程。