乳腺癌诊断SVM模型实验报告.docx

chapter28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断

基于机器学习的乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断，内包含数据集以及算法源码

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基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断.zip

作为全球女性中最常见的癌症之一，乳腺癌引起了研究人员的最多关注。 经证实，准确及早发现乳腺癌可以增加患者采取正确治疗方案并长期生存的机会。 本文旨在探讨可用于从常规血液分析数据预测乳腺癌的生物标志物的范围。 支持向量机（SVM）已经为癌症分类领域做出了重要贡献。 然而，不同的核函数配置及其参数会显着影响 SVM 分类器的性能。 为了提高 SVM 分类器对乳腺癌诊断的分类精度，本文提出了一种新的癌症分类算法，该算法基于使用网格搜索算法的智能算法优化 SVM 分类器的相关参数这些参数是： 高斯径向基函数 (GRBF) 核SVM分类器的参数g和C惩罚参数。 我们的实验表明，使用网格搜索的 SVM 参数优化总是在给定范围内找到接近最佳的参数组合，以评估所提出模型的性能，使用取自 UCI 库的乳腺癌科英布拉数据集。 在这个数据集时代，使用了体重指数 (BMI)、葡萄糖、胰岛素、稳态模型评估 (HOMA)、瘦素、脂联素、抵抗素和趋化因子单核细胞趋化蛋白 1 (MCP1) 属性。 在该数据集上将所提出方法的性能与其他方法的性能进行比较。 获得的结果显示了对最先进算法的改进，具有改进的性能参数，例如疾病预测准确性、灵敏度和更好的 F1 分数等。 资金声明：作者表示，这项研究没有获得外部资金。利益声明：作者声明没有利益冲突。道德批准声明：不需要。

支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断

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KNN专用大数据集，这个数据集包含569例细胞活检案例，每个案例有32个乳房肿块活检图像显示的细胞核的特征。第一个特征是ID，第二个是这个案例的癌症诊断结果，癌症诊断结果用编码"M"表示恶性，B表示良性。其他30个特征是数值型的其他指标，包括细胞核的半径(Radius)、质地(Texture)、周长(Perimeter)、面积(Area)和光滑度(Smoothness)等的`均值、标准差和最大值。

主成分分析法进行降维处理，再用KNN进行分类，乳腺癌诊断精确度达96% 威斯康星乳腺癌数据集+matlab代码