Sigmoid函数Matlab代码-乳腺癌分类器：基于机器学习的癌组织分类器

简介：
本项目利用Matlab实现Sigmoid函数，并以此为基础构建了一个乳腺癌分类器。该分类器采用机器学习方法，旨在准确区分健康与癌症组织样本。 Sigmoid函数在MATLAB中的代码可用于构建乳腺癌分类器（基于逻辑回归）。此代码可以帮助使用逻辑回归来区分恶性肿瘤与良性肿瘤。 **背景介绍** 逻辑回归的名字来源于其核心使用的sigmoid函数，也被称为logistic函数。统计学家开发了这个函数以描述生态学中人口增长的特性：初期快速增长随后达到环境承载力的最大值。这种S形曲线可以将任何实数值映射到0至1之间的范围（但不会精确地落在这些极限上）。其数学表达式为 1/(1+e^-x)。 **数据集** 我们使用了UCI机器学习库中的乳腺癌数据集，仅选择了32个特征中的两个来进行分类。在Python实现中，则是利用了全部的30种功能进行分类，并且标签定义为：良性肿瘤用1表示，恶性肿瘤用2表示（而非常用的0和1）。 **性能** 通过逻辑回归模型对乳腺癌数据集进行了训练与测试后，其准确率约为92%。要运行MATLAB中的代码，请执行runbreast_cancer.m文件。