【摘 要】
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采用支持向量机、K-近邻法(K-NearestNeighbor,K-NN)、概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN),结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳腺癌。结果表明:当使
【机 构】
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重庆大学数理学院,新加坡国立大学计算科学系及制药系,重庆师范大学物理学与信息技术学院
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采用支持向量机、K-近邻法(K-NearestNeighbor,K-NN)、概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN),结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳腺癌。结果表明:当使用Sigmoid核函数时,SVM通过5次交叉验证的最佳平均分类准确率达到了96.24%,优于K-NN(95.37%),PNN(95.09%)等分类器,表明该方法有望成为一种实用的乳腺癌临床辅助诊断工具。
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