基于特征选择的多模态数据分类方法与流程

技术特征：

技术总结
本发明提供了一种基于特征选择的多模态数据分类方法，所述方法包括对多模态数据进行采集并处理，利用非线性核显式展开对数据进行展开表示，获得组合式高阶疾病特征，然后通过特征选择方法在高维特征空间中快速识别出关键的特征，构建集成学习模型，进行图像分类。本发明提供的方法能够充分利用了各模态中的数据信息，提升了分类准确率。

技术研发人员：邓万宇;刘丹;陈琳
受保护的技术使用者：西安邮电大学
技术研发日：2018.10.17
技术公布日：2019.02.19