【摘 要】
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针对乳腺癌早期辅助检测与诊断问题，提出一种改进的基于电阻抗频谱特性的乳腺组织分类算法。根据人体电阻抗特征数据特点，利用主成分分析法降低数据维数和去除噪声，然后采用支持
【机 构】
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西安邮电大学理学院,西安邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划资助项目(14JK1658)
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针对乳腺癌早期辅助检测与诊断问题，提出一种改进的基于电阻抗频谱特性的乳腺组织分类算法。根据人体电阻抗特征数据特点，利用主成分分析法降低数据维数和去除噪声，然后采用支持向量机对数据进行分类。由此结合主成分分析和支持向量机，得到改进的分类算法。实验结果表明，改进的分类算法可以有效地对乳腺组织进行分类，准确率达80％以上，特别对乳腺癌和脂肪组织的分类准确率超高95％。
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