【摘 要】
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构建基于LDA-SVM的分类模型,对乳腺肿瘤是否为恶性进行分类.以UCI的Wisconsin Breast Cancer Database数据集(683例病人)为研究对象,首先对其生理及临床特征值进行数据预
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆400030
【出 处】
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第九届泛珠江区域放射肿瘤学学术大会暨肿瘤放射治疗多中心协作研讨会、重庆市医学会放射肿瘤治疗学专业委员会2014年会
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构建基于LDA-SVM的分类模型,对乳腺肿瘤是否为恶性进行分类.以UCI的Wisconsin Breast Cancer Database数据集(683例病人)为研究对象,首先对其生理及临床特征值进行数据预处理,然后采用LDA算法进行特征提取,生成新特征,再通过SVM算法进行特征选择并构建模型,经行分类识别实验.结果表明采用新方法检测乳腺癌的正确识别率为97.44％,敏感度为99.06％,特异性为96.57％,AUC值为0.994.LDA-SVM分类模型的研究对于乳腺癌诊断具有明显价值,是一种极具竞争力的分类识别方法.
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