Factor analysis of data in the problem of diagnosing breast cancer
Keywords:
factor analysis, breast cancer diagnostics, logistic regression, random forest, factor loading structureAbstract
This work is devoted to the issue of using factorial data analysis in the framework of the task of diagnosing breast cancer. The article analyzes the possibilities of using this multivariate statistical method in order to establish the influence of diagnostic features on the result of the classifier. A computational experiment was carried out. during which two classifiers were used: based on logistic regression and based on a random forest. The experiment showed that for the same training sample. the structure of the factor load for these methods is the same only for those factors that contribute to the correct result.
References
Vesnin, S. Modern Microwave Thermometry for Breast Cancer / S. Vesnin, A. K. Turnbull, J. M. Dixon, I. Goryanin // Journal of Molecular Imaging & Dynamics, 2017. - Vol. 7. Is. 2. DOI: 10.4172/2155- 9937.1000136.
Polyakov, M.V. Application of computer simulation results and machine learning in the analysis of microwave radiothermometry data / M. V. Polyakov, I. E. Popov, A. G. Losev, A. V. Khoperskov // Математическая физика и компьютерное моделирование, 2021. - Т. 24. - № 2. - С. 27-37.
Замечник, Т. В. Управляемый классифи-катор в диагностике рака молочной железы по данным микроволновой радиотермометрии / Т. В. Замечник, А. Г. Лосев, А. Ю. Петренко // Математическая физика и компьютерное моделирование, 2019. - Т. 22. - № 3. - С. 53-67.
Зенович, А. В. Алгоритмы формирова-ния двумерных признаков диагностики заболе-ваний молочных желез методами комбиниро-ванной радиотермометрии / А. В. Зенович, Н. А. Батурин, Д. А. Медведев, А. Ю. Петренко // Математическая физика и компьютерное моделирование, 2018.- Т. 21. - № 4. - С. 44-56.
Lashkari, A., Pak, F., Firouzmand, M. Full Intelligent Cancer Classification of Thermal Breast Images to Assist Physician in Clinical Diagnostic Applications // J Med Signals Sens, 2016. - Vol. 1. - No. 6. - PP. 12-24.
Лосев, А. Г. Интеллектуальный анализ данных микроволновой радиотермометрии в диагностике рака молочной железы / А. Г. Лосев, В. В. Левшинский // Математическая физика и компьютерное моделирование, 2017. - Т. 20. - № 5. - С. 49-62.
Germashev, I. Fuzzy Inference of the effectiveness factors of the computational model for the diagnosis of the breast cancer / I. Germashev, V. Dubovskaya, A. Losev, I. Popov // 2021 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA), 2021. - PP. 528-533.
Окунь, Я. Факторный анализ. Перевод с польского Г. З. Давидовича. - М., 1974.
Гермашев, И. В. Факторный анализ вли-яния признаков на точность диагностики рака молочной железы по данным микроволновой радиотермометрии / И. В. Гермашев, В. И. Дубовская, А. Г. Лосев, И. Е. Попов // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, 2022. - №1. - С. 139-148.
Гермашев, И. В. Модель иерархии признаков в диагностике рака молочной железы по данным микроволновой радиотермолметрии / И. В. Гермашев, В. И. Дубовская, А. Г. Лосев // Математические методы в технологиях и технике, 2021. - № 6. - С. 78 - 83.
