鼠腦神經(jīng)元胞體的分類研究.pdf

1、人類的大腦一直是無(wú)數(shù)科學(xué)家們不懈研究的一個(gè)重要領(lǐng)域，一個(gè)人在出生之前，大腦中就已經(jīng)約有1000億個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)元之間約有上萬(wàn)億的突觸連接，形成了迷宮般的網(wǎng)絡(luò)連接。因?yàn)槭竽X和人腦的基本結(jié)構(gòu)相似度很高，如果能夠?qū)κ竽X的結(jié)構(gòu)組織有個(gè)清晰的了解，就能為“人腦項(xiàng)目”做鋪墊，推進(jìn)“人腦項(xiàng)目”的進(jìn)行。本文研究的主要對(duì)象是鼠腦神經(jīng)元某一腦區(qū)的胞體，對(duì)神經(jīng)元胞體進(jìn)行分類研究，首先將數(shù)據(jù)可視化，尋找胞體的形狀與神經(jīng)元之間的關(guān)系，結(jié)合有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督分類方法，

2、對(duì)胞體進(jìn)行較精確分類，尋找異常胞體。
　　本文中首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，畫出528個(gè)神經(jīng)元胞體的三維圖，通過(guò)觀察三維圖形，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)胞體進(jìn)行分類。然后可視化特征值，觀察數(shù)據(jù)分布情況，為下一步做準(zhǔn)備；其次，對(duì)于神經(jīng)元胞體的分類，本文選取有監(jiān)督分類方法——決策樹(shù)和無(wú)監(jiān)督分類方法——層次聚類兩種方法，分別對(duì)胞體數(shù)據(jù)做分類。決策樹(shù)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)，把一組輸入的屬性值向量和相應(yīng)的類，用基于歸納學(xué)習(xí)算法得出分類，再選擇交叉驗(yàn)證法檢驗(yàn)分類器的性能。

3、為了避免出現(xiàn)過(guò)學(xué)習(xí)的現(xiàn)象，需要將構(gòu)造好的決策樹(shù)模型進(jìn)行剪枝，不僅能夠很好地?cái)M合訓(xùn)練樣本，還能對(duì)未知的樣本進(jìn)行準(zhǔn)確的分類；接下來(lái)采用層次聚類，在沒(méi)有先驗(yàn)信息的前提下將原始數(shù)據(jù)分為三類，再將聚類結(jié)果與之前的分類情況進(jìn)行對(duì)比，檢驗(yàn)分成這三類的可行性；最后為了減小十個(gè)特征變量出現(xiàn)信息重疊帶來(lái)的影響，對(duì)十個(gè)特征變量進(jìn)行主成分分析，提取兩個(gè)能夠代表原始數(shù)據(jù)百分之八十以上信息量的綜合變量。用這兩個(gè)綜合變量再次進(jìn)行聚類，比較兩次聚類結(jié)果，選取最簡(jiǎn)單可行