Advertisement

PCA与KNN算法在威斯康星乳腺癌诊断数据集中的应用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用主成分分析法对数据进行降维处理，随后采用K近邻算法（KNN）进行分类，最终在威斯康星乳腺癌数据集上取得了令人满意的诊断精确度，高达96%。同时，提供了相应的MATLAB代码以支持该方法的应用和进一步研究。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PCA+KNN在威斯康星乳腺癌诊断中的应用.zip
    优质
    本项目探讨了主成分分析(PCA)结合K近邻算法(KNN)在威斯康星乳腺癌数据集上的应用效果，旨在通过特征降维提高分类准确性。 使用主成分分析法进行降维处理后，再用KNN算法进行分类，在威斯康星乳腺癌数据集上实现了高达96%的诊断精确度。
     
  • 乳腺癌威斯康星数据集：wdbc.data
    优质
    乳腺癌威斯康星数据集(wdbc.data)包含了诊断结果和特征描述，用于机器学习中识别乳腺肿瘤是良性还是恶性，支持科研与模型训练。 字段中的mean表示平均值，“se”代表标准差（standard error），而“worst”则指最大值（基于三个最大值的平均）。对于每一张图像都计算了相应的特征，总共得出了30个特征值。（实际上这来自于10个不同特性的每个特性分别在平均、标准差和最大值这三个维度上的表现。）这些数值都被保留到了小数点后四位数字，并且整个数据集中没有缺失任何值。在整个569名患者的数据中，有357例被诊断为良性肿瘤，212例则被认为是恶性肿瘤。
     
  • 威斯康星州乳腺癌数据集
    优质
    简介：威斯康星州乳腺癌数据集是一份用于机器学习和数据分析的重要资源，包含多个与乳腺肿瘤良恶性相关的测量值。该数据集广泛应用于训练模型以辅助医学诊断。 该数据集最初由威斯康星大学提供，用于分析细胞核的形态特征以区分肿瘤是良性还是恶性。
     
  • 威斯康星州乳腺癌检测：[ICMLSC 2018]机器学习算法在诊断数据集中的应用
    优质
    本研究探讨了在威斯康星州乳腺癌案例中，利用ICMLSC 2018提供的机器学习算法对诊断数据进行分析和优化，以提高早期检测的准确性。 本段落探讨了在威斯康星州乳腺癌诊断数据集上应用六种机器学习算法的比较研究：线性回归、多层感知器（MLP）、最近邻搜索（NN）、Softmax回归和支持向量机（SVM）。该论文于2018年2月2日至4日在越南富国岛举行的第二届机器学习与软计算国际会议（ICMLSC）上发表。研究通过分类测试的准确性以及敏感性和特异性值来评估这些算法在诊断乳腺癌数据集上的表现，所述数据集包含根据乳腺肿块细针穿刺活检测试的数字化图像得出的特征。
     
  • 威斯康星州乳腺癌预后数据集
    优质
    简介：威斯康星州乳腺癌预后数据集包含了一系列用于诊断乳腺肿瘤的数据，涵盖良性与恶性案例。该数据集广泛应用于机器学习模型中，以提高对乳腺癌早期检测和预后的准确性。 数据来自UCI机器学习库中的乳腺癌数据库。“每个记录代表一个乳腺癌病例的随访数据。这些是自1984年以来Wolberg博士所见的连续患者，仅包括那些在诊断时表现出浸润性乳腺癌并且没有远处转移证据的病例。”
     
  • 基于KNN算法的乳腺癌诊断方法
    优质
    本研究提出了一种利用K-近邻(KNN)算法进行乳腺癌诊断的方法。通过分析患者的医疗数据，该模型能够准确地识别出乳腺癌的可能性，为早期诊断提供支持。 KNN算法PDF文件包含详细的讲解分析以及算法代码和运行结果等内容，并对这些内容进行了详细解析。
     
  • 基于KNN算法的乳腺癌诊断方法
    优质
    本研究提出了一种利用K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法对乳腺癌进行智能诊断的方法。通过分析患者的医疗数据，该模型能够准确预测乳腺癌的可能性，为临床提供辅助决策支持。 如果机器学习能够自动识别癌细胞，它将为医疗系统带来显著的好处。自动化过程可以提高检测效率，使医生在诊断上花费更少的时间，在治疗疾病方面则能投入更多精力。此外，自动化的筛查系统还能通过消除过程中的人为主观因素来提升检测准确性。通过对带有异常乳腺肿块的女性活检细胞数据的应用，使用kNN算法研究机器学习在癌症检测中的效能。
     
  • 威廉康星乳腺癌诊断数据集于UCI机器学习数据仓库
    优质
    简介：威廉康星乳腺癌诊断数据集是UCI机器学习数据仓库中的一个公开资源，包含大量与乳腺癌相关的医学特征数据，用于支持科研人员进行癌症早期诊断模型的研究和开发。 KNN算法使用的数据集包含569个乳腺细胞活检案例，每个案例包括32个特征值来描述乳房肿块图像中的细胞核特性。第一个特征是ID号；第二个特征为癌症诊断结果，“M”代表恶性肿瘤，“B”表示良性肿瘤。其余的30个特征均为数值型指标，涵盖了细胞核的半径、质地、周长、面积和光滑度等属性，并分别提供了这些属性的均值、标准差及最大值。
     
  • Logistic Regression: 威斯康星州乳腺癌(WDBC) 数据集的应用与源码分析
    优质
    本文深入探讨了逻辑回归模型在威斯康星州乳腺癌数据集上的应用，并详细解析相关源代码，以期为癌症研究提供新的视角和方法。 使用Logistic回归分析威斯康星州诊断性乳腺癌（WDBC）数据集。