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将支持向量机SVM(Support Vector Machine)算法用于卵巢癌症质谱数据分类研究,通过与KNN、神经网络算法的预报结果做比较,SVM对癌症数据的预测正确率达到98%,推广能力明显强于KNN、神经网络等传统算法。
基于支持向量机算法的癌症预测
【摘 要】
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将支持向量机SVM(Support Vector Machine)算法用于卵巢癌症质谱数据分类研究,通过与KNN、神经网络算法的预报结果做比较,SVM对癌症数据的预测正确率达到98%,推广能力明显强于KNN、神经网络等传统算法。
【机 构】
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榆林学院信息技术系,榆林学院计算机与网络工程系
【出 处】
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榆林学院学报
【发表日期】
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2007年04期
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