包含dca培训，考试大纲等

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特征融合是将两个特征向量组合得到单个特征向量的过程，它比任何一个输入特征向量都更具判别力。 DCAFUSE 使用基于判别相关分析 (DCA) 的方法应用特征级融合。 它从两个模态 X 和 Y 中获取训练和测试数据矩阵，以及它们对应的类标签，并将它们合并到一个单一的特征集 Z 中。 详情可见： M. Haghighat、M. Abdel-Mottaleb、W. Alhalabi，“判别相关分析：用于多模态生物特征识别的实时特征级融合”，IEEE 信息取证和安全交易，卷。 11号9，第 1984-1996 页，2016 年 9 月。 http://dx.doi.org/10.1109/TIFS.2016.2569061 和M. Haghighat、M. Abdel-Mottaleb W. Alhalabi，“特征级融合的判别相关分析与多模态生物识别的应用”，IEEE 国际声学、语音和信号处理会

完整影像组学分析流程 多重插值补缺-特征挑选-聚类-回归-ROC-Crossvalidation-DCA-收工

stata临床决策曲线包，包含有dca包和stdca包

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