【摘 要】
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医学研究中经常遇到需要分类识别的问题,而支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是常用的优秀分类识别算法中的一种.为了使一般研究人员能在可视化平台下方便使用该算法,本文以LIBSVM软件包为核心基础,在Windows操作平台上建立了SVM实验分析系统,并用前期获取的骨肿瘤影像特征数据进行分类识别实验,结果表明:该系统预测结果与医生的结论一致,SVM分类器对于骨肿瘤图像的数
【机 构】
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医学研究中经常遇到需要分类识别的问题,而支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是常用的优秀分类识别算法中的一种.为了使一般研究人员能在可视化平台下方便使用该算法,本文以LIBSVM软件包为核心基础,在Windows操作平台上建立了SVM实验分析系统,并用前期获取的骨肿瘤影像特征数据进行分类识别实验,结果表明:该系统预测结果与医生的结论一致,SVM分类器对于骨肿瘤图像的数字特征是个很好的识别工具;该系统的可视化界面操作简易,提供多种可选分析数据源的接口、数据管理和直观的分析结果显示,同时可为医学信息学教育提供良好的教学辅助应用工具.
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