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以医疗数据为应用对象,应用网格搜索和交叉验证的方法选择参数,建立最小二乘支持向量机分类器,进行实际验证,并与使用K近邻分类器（K-NN）和C4.5决策树两种方法的结果进行比较。结果表明,LS-SVM分类器取得较高的准确率,表明最小二乘支持向量机在医疗诊断研究中具有很大的应用潜力。
最小二乘支持向量机在医疗数据分析中的应用
【摘 要】
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以医疗数据为应用对象,应用网格搜索和交叉验证的方法选择参数,建立最小二乘支持向量机分类器,进行实际验证,并与使用K近邻分类器（K-NN）和C4.5决策树两种方法的结果进行比较。
【机 构】
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厦门大学模式识别与智能系统研究所
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2007年9期
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