《表2 基于PCA的最高分类精度和AUC值》

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《基于扩散张量成像的帕金森病的分类研究》

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对累积贡献率大于85%的主成分进行模型训练后，发现基于WMlabel分区的FA值在累积贡献率为99%时分类精度最高，基于WMtract分区的FA值在累积贡献率为90%时分类精度最高，如图9、10所示。选择累积贡献率最高的前K个脑区的FA值作为最优主成分，放入训练得到的模型中，其分类精度及AUC值见表2。