In oncology diagnostic systems, images of cells obtained from breast biopsy are often identified by statistical and geometric features. To classify the values of these features, presented, in particular, in the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer dataset, a naive
Bayesian classifier, the k-nearest neighbor’s method, neural networks, and ensembles of decision trees were used in the literature. It
is noticed that the classification results obtained with using these methods differ mainly within the limits of the statistical error. This
is related to the selection of the classifier which is determined by the shape of the clusters and the presence of data outliers. They are
significantly affected by data preparing, in particular, the method of normalization of the feature values. Normalization is defined as
transforming the values of features to a certain interval. The difference in the intervals of feature values can lead to implicit
weighting of features in their classification. After feature extraction and normalization, a set of data belonging to the same class may
be divided into several clusters as a result of feature space distortion. To separate such data into one class, the distance between them
must be greater than the internal scatter of data in each of the clusters. Therefore, in addition to normalization, data preparing can
include decorrelation and orthogonalization of features, using, e.g., principal component analysis which selects feature projections
with better class separation. So to improve the quality of classification, in the article the data preparation methods are used, namely
data normalization methods and data analysis using principal components. It is shown that it is advisable to use the standard, robust,
or minimax normalization of cell feature vectors if the k-nearest neighbor’s classifier or a naive Bayesian classifier is selected. If the
classification of cell feature vectors in breast biopsy images was carried out using an ensemble of decision trees, the use of normalization did not improve the quality of the classification. It is advisable to reduce the dimension of the feature space by analyzing the
principal components only for the k-nearest method. When using a naive Bayesian classifier and ensembles of decision trees, the
transition to principal components reduces the quality of the classification. The results obtained in the article allow choosing the preparing data methods for a specific problem.
У системах діагностування онкології отримані в результаті біопсії молочної залози зображення клітин часто ідентифікують статистичними і геометричними ознаками. Для класифікації значень цих ознак, представлених, зокрема, в тестовій
базі Wisconsin Diagnostic Breast Cancer, в літературі використовувалися наївний байєсівський класифікатор, метод kнайближчих сусідів, нейронні мережі і ансамблі дерев рішень. Помічено, що результати класифікації, отримані із застосуванням цих методів, в основному, відрізняються в межах статистичної похибки. На форму кластерів та наявність викидів
даних суттєво впливає підготовка даних, зокрема метод нормалізації значень їх ознак. Під нормалізацією розуміється приведення значень ознак до певного інтервалу. Різниця в інтервалах значень ознак може призвести до неявного зважування
ознак під час класифікації об’єктів. Після виділення ознак та їх нормалізації множина даних, що належать одному класу,
може бути розбитою на декілька кластерів у результаті спотворення ознакового простору. Для виділення таких даних в один
клас відстань між ними має бути більшою за внутрішній розкид даних у кожному з кластерів. Тому крім нормалізації підготовка даних може включати декореляцію та ортогоналізацію ознак, наприклад, за допомогою аналізу головних компонентів,
який обирає проекції ознак з кращим розподілом класів. Отже для підвищення якості класифікації в роботі використовувалися методи нормалізації даних і метод аналізу даних за допомогою головних компонент. Показано, що доцільно використовувати стандартне, робастне або мінімаксне нормування векторів ознак клітин, якщо обраний класифікатор k-найближчих
сусідів або наївний байєсівський класифікатор. Якщо класифікація векторів ознак клітин на зображеннях біопсії молочної
залози проводилася за допомогою ансамблю дерев рішень, застосування нормалізації не дало підвищення якості класифікації. Скорочення розмірності простору ознак шляхом аналізу головних компонент доцільно проводити тільки для методу kнайближчих сусідів. При використанні наївного байєсівського класифікатора і ансамблів дерев рішень перехід до головних
компонентів знижує якість класифікації. Використовуючи результати проведеного експерименту, дослідник може вибрати
методи підготовки даних для конкретного завдання.
