癌症是导致人类死亡的众所周知的疾病,乳腺癌(BC)是女性诊断出的癌症之一。 一生中大约有八名女性被诊断出患有BC。 如果尽早诊断出BC,可以很容易地进行治疗。 这项研究的方法是通过不同的机器学习(ML)技术来识别患有BC或不患有BC的患者。 在这项研究中,威斯康星州诊断性乳腺癌(WDBC)数据集将通过支持向量机(SVM),k最近邻(k-NN),朴素贝叶斯(NB),决策树(DT)和逻辑回归(LR)进行分类)。 分类之前有一个预处理阶段,其中五个不同的分类器应用了5倍交叉验证方法。 分类性能是通过使用混淆量度通过性能测量参数(即准确性,敏感性和特异性)来测量的。 在这项研究中,SVM在归一化过程后发现的最佳性能为99.12%的精度。
2022-05-21 16:38:44 544KB Breast Cancer WDBC SVM
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这个程序是关于贝叶斯分类器的MATLAB程序,前面是简介,后面是程序
2022-05-18 23:14:11 259KB MATLAB贝叶斯
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贝叶斯理论讲解及实例,条件概率,先验概率,概率密度函数。
2022-05-18 23:11:44 2.09MB 琪琪
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两类贝叶斯分类器,matlab实现程序,模式识别课程题目
2022-05-18 23:04:34 1KB matlab 贝叶斯分类器 m文件
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飞行延迟预测 介绍 延误是任何运输系统中最令人难忘的性能指标之一。 值得注意的是,民航业者将延误理解为航班延误或推迟的时间。 因此,延迟可以由飞机的起飞或到达的预定时间与实际时间之间的差异来表示。 国家监管机构有许多与航班延误的容忍阈值有关的指标。 实际上,航班延误是航空运输系统中必不可少的主题。 2013年,欧洲有36%的航班延误了超过5分钟,而美国有31.1%的航班延误了超过15分钟。 这表明该指标的相关性如何,以及无论航空公司网格的规模如何对其产生影响。 为了更好地了解整个飞行生态系统,每时每刻都会收集来自商业航空的大量数据并将其存储在数据库中。 淹没在传感器和物联网产生的大量数据中,分析人员和数据科学家正在增强其计算和数据管理技能,以从每个数据中提取有用的信息。 在这种情况下,理解领域,管理数据和应用模型的过程被称为数据科学,这是解决与大数据有关的挑战性问题的趋势。 在此项目中,我
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利用男女身高体重数据集进行Fisher判别分类
2022-05-18 14:07:23 256KB 文档资料
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基于Jeffries-Matusita距离和有向无环图的多类支持向量机分类器
2022-05-17 17:00:07 501KB 研究论文
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基于matlab的表情识别代码MATLAB项目 使用LDA分类器%的基于图像的面部表情识别系统,这是感知色彩空间clc中面部表情的代码; 关闭所有; 清除所有; 警告关闭; %------------------------------------------------- ------------------------- %设置用于喂养训练数据的目标文件夹F = dir('Jaffe_images'); F =字符(F.name); nfldrs = size(F,1)-2;%否文件夹数(表达式)%-------------------------------------------- ------------------------------ %ff = [0,2,4,8,16,32];%比例因子theta = [pi / 3,pi / 6,pi / 2,3 *(pi / 4)]; %不。 过滤器%Sx = 2的角度(方向);过滤器%Sy = 4的%x;过滤器%y h = waitbar(0,'请稍候!模块正在训练中');%small通知% ------------------
2022-05-16 22:26:06 2KB 系统开源
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K紧邻分类器,在MATLAB环境下运动,可分类多维特征数据。
2022-05-16 18:13:46 3KB K紧邻 MATLAB 分类
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一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson's Iris data set,是一种多重变量分析的数据集,包含150个样本。每个样本包含了五个元素,其中前四个为特征特征元素,分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,最后一个为品种信息,即目标属性(也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种)。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示: 2. 基于MatLab的学习器设计
2022-05-16 12:05:05 2.05MB 神经网络 人工智能 深度学习 机器学习
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