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基于支持向量机的乳腺癌辅助诊断-机器学习文档类资源

robot  在  2020-02-14 12:30:39  上传  340.61 KB SVM 乳腺癌 机器学习

采用支持向量机、K一近邻法(K—Nearest Neighbor,K—NN)、概率神经网络(Probabilistie
Neural Network,PNN),结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳腺癌。结果表明:当使用
SigIIloid核函数时,SVM通过5次交叉验证的最佳平均分类准确率达到了96.24%,优于K—NN
(95.37%),PNN(95.09%)等分类器,表明该方法有望成为一种实用的乳腺癌临床辅助诊断工具

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