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基于支持向量機的乳腺癌輔助診斷-機器學習文檔類資源

robot  在  2020-02-14 12:30:39  上傳  340.61 KB SVM 乳腺癌 機器學習

采用支持向量機、K一近鄰法(K—Nearest Neighbor,K—NN)、概率神經網絡(Probabilistie
Neural Network,PNN),結合乳腺腫瘤的細針穿刺細胞病理學臨床數據診斷乳腺癌。結果表明:當使用
SigIIloid核函數時,SVM通過5次交叉驗證的最佳平均分類準確率達到了96.24%,優于K—NN
(95.37%),PNN(95.09%)等分類器,表明該方法有望成為一種實用的乳腺癌臨床輔助診斷工具

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