基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断分类的MATLAB实现代码

简介：
本项目采用MATLAB编程实现了基于学习向量量化(LVQ)神经网络的乳腺肿瘤诊断与分类系统。通过优化LVQ模型参数，提高了对乳腺肿瘤良恶性识别的准确性。 LVQ（Learning Vector Quantization）是一种用于模式分类任务的监督学习算法，在乳腺肿瘤诊断中有广泛应用价值。通过训练和分类操作，LVQ 神经网络能够帮助医生准确地对患者的肿瘤进行分类。 使用 LVQ 神经网络进行乳腺肿瘤诊断的具体步骤如下： 数据准备：收集与乳腺肿瘤相关的各类信息资料，包括患者临床特征、医学影像等数据，并确保每项样本都附有明确的类别标签（例如良性或恶性）以供后续分析和训练之用。 数据预处理：对所采集的数据执行必要的调整工作，如填补缺失值、标准化及归一化操作，从而保证最终使用的数据集质量高且具有一致性。 网络设计：确定LVQ神经网络的具体架构。该类模型一般由输入层、竞争层和输出层构成；其中，输入层的节点数目应当与特征维度相匹配，而输出层则需根据分类数量来设定其大小；同时，在竞争层中设有若干代表原型向量的竞争单元。 初始化原型向量：为LVQ网络中的每个类别分配一个初始原型向量。这些向量可以随机选取训练数据集内的样本或通过其他方法生成。