【摘 要】
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本研究采用朴素贝叶斯，K最近邻(K-NN)和基于案例推理(CBR)的方法构建了乳腺癌(BC)诊断模型，目的是通过提高准确率来优化CBR的检索过程。根据医疗专家的建议和帮助，我们选择了201
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本研究采用朴素贝叶斯，K最近邻(K-NN)和基于案例推理(CBR)的方法构建了乳腺癌(BC)诊断模型，目的是通过提高准确率来优化CBR的检索过程。根据医疗专家的建议和帮助，我们选择了2014年至2016年莫桑比克马普托市中心医院(HCM)莫桑比克乳腺癌数据集的样本数据。在乳腺癌诊断数据库中选择了约1200名患者作为病例，从中产生了培训和测试集。 因此，本文研究了一种将朴素贝叶斯(Na(i)ve Bayes)，CBR和KNN相结合的乳腺癌诊断智能模型。实施该模式的主要步骤包括:(1)采用朴素贝叶斯模型将集合分为两类(2)将K-NN算法应用于CBR中以检索大多数类似情况。 在第一阶段，朴素贝叶斯被用来估计患者是否有恶性肿瘤或良性肿瘤，并与K-NN和J48决策树分类器进行比较，朴素贝叶斯表现出优异的表现，准确率为95％。在第二阶段我们测试了选定的k值，结果显示99％的准确度。实施K-NN后提出的诊断框架的检索结果显示，检索到的病例之间的相似性比率高，最小距离一直低至0.13。结果显示实施的模型能够整合朴素贝叶斯和CBR用于乳腺癌诊断。它可以为卫生从业人员提供乳腺癌诊断的支持系统，从而减少诊断不准确性，并提高医疗保健评估的质量。
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