- 影像组学特征提取过程中,直方图(histogram)的箱宽(bin width)或箱数(bin number)怎么选择?
在影像组学特征提取过程中,直方图的箱宽(bin width)或箱数(bin number)的选择是一个重要的参数调整问题。正确的箱宽或箱数选择可以保证特征的有效性和稳定性。以下是一些建议:
Scott’s Rule:根据数据的样本数量和标准差来估计最佳箱宽。Scott’s Rule 的公式为:bin width = 3.5 * σ / (n⅓),其中 σ 是数据的标准差,n 是样本数量。接下来,根据数据范围和所得到的箱宽计算箱数。
Freedman-Diaconis Rule:根据数据的四分位距(Interquartile Range, IQR)和样本数量来估计最佳箱宽。Freedman-Diaconis Rule 的公式为:bin width = 2 * IQR / (n⅓),其中 IQR 是数据的四分位距,n 是样本数量。同样,根据数据范围和所得到的箱宽计算箱数。
Sturges’ Rule:根据数据的样本数量估计箱数。Sturges’ Rule 的公式为:bin number = 1 + 3.322 * log10(n),其中 n 是样本数量。这个方法适用于正态分布数据,但在其他分布类型的数据中可能不太准确。
平方根法:箱数等于数据样本数量的平方根,即 bin number = sqrt(n),其中 n 是样本数量。这种方法适用于简单的数据分析,但可能不是最优的选择。
经验选择:对于具体的问题和应用,可以根据经验或领域知识来确定合适的箱宽或箱数。通过尝试不同的参数,并评估结果的稳定性和有效性,可以找到适用于特定问题的最佳参数。
综上所述,选择直方图的箱宽或箱数时,可以参考 Scott’s Rule、Freedman-Diaconis Rule、Sturges’ Rule 等方法,或者根据具体问题和领域知识进行经验选择。在实际应用中,可能需要尝试多种方法并比较结果,以确定最合适的参数。