Skip to main content

Table 3 Comparison of the classification performance obtained by Support Vector Machines. For three clustering strategies, we compare 4 different imputation methods: halfMin, kNN3, EM, and SVD. And four feature selection methods: Fisher, Gini, T-test and Stability. These are described in the Methods

From: Metabolomic biosignature differentiates melancholic depressive patients from healthy controls

Imputation halfMin kNN3 EM SVD
FS method Fisher Gini T-test Stability Fisher Gini T-test Stability Fisher Gini T-test Stability Fisher Gini T-test Stability
Raw Features
 Accuracy 72.13 % 79.52 % 72.13 % 74.64 % 71.08 % 77.77 % 72.74 % 75.68 % 71.22 % 78.68 % 74.56 % 73.73 % 71.99 % 78.74 % 71.85 % 75.54 %
 Sensitivity 65.00 % 71.67 % 65.00 % 70.00 % 65.00 % 71.67 % 65.00 % 70.00 % 60.00 % 73.33 % 60.00 % 65.00 % 65.00 % 73.33 % 68.33 % 75.00 %
 Specificity 74.11 % 81.33 % 74.11 % 76.11 % 72.78 % 79.00 % 74.78 % 77.22 % 74.00 % 80.11 % 78.11 % 76.00 % 73.89 % 80.11 % 72.78 % 76.11 %
Cluster-Representatives (K-means)
 Accuracy 77.83 % 80.20 % 78.68 % 79.73 % 78.06 % 80.57 % 79.66 % 76.46 % 72.96 % 71.14 % 73.79 % 74.00 % 79.65 % 79.43 % 79.65 % 72.67 %
 Sensitivity 78.33 % 86.67 % 81.67 % 78.33 % 80.00 % 83.33 % 83.33 % 75.00 % 65.00 % 70.00 % 70.00 % 70.00 % 78.33 % 76.67 % 78.33 % 71.67 %
 Specificity 78.00 % 79.00 % 78.11 % 80.33 % 78.22 % 80.44 % 79.22 % 77.33 % 75.00 % 71.78 % 75.00 % 75.11 % 80.11 % 80.00 % 80.11 % 72.78 %
Cluster-Representatives (Hierarchical Clustering)
 Accuracy 76.15 % 79.28 % 76.23 % 77.01 % 77.92 % 80.64 % 77.92 % 74.70 % 72.68 % 74.55 % 72.68 % 71.23 % 75.96 % 78.60 % 76.79 % 70.10 %
 Sensitivity 85.00 % 83.33 % 85.00 % 78.33 % 78.33 % 75.00 % 78.33 % 75.00 % 80.00 % 80.00 % 80.00 % 75.00 % 63.33 % 70.00 % 73.33 % 68.33 %
 Specificity 74.78 % 78.78 % 74.89 % 77.11 % 78.11 % 82.33 % 78.11 % 75.11 % 71.67 % 73.78 % 71.67 % 71.00 % 79.00 % 81.00 % 77.89 % 70.78 %