論基於人體血液常/微量元素含量的SVM癌症輔助診斷(pdf 9頁)

論基於人體血液常/微量元素含量的SVM癌症輔助診斷內容提要：
支持向2VL(Support vector machine, SVM)分類方法在實際二類分類間腸的應用中顯示出良好的學
習和泛化能力，已被廣泛地應用於許多研究領城.我們以啟症病人血液中6種元索(Ba. Ca. Cu, Mg. Se, Zn)的含
t 19研究對象，將SVM、最近鄰法.決策樹C4.5及人工神徑網絡等方法用於盛症病人和正常人的分類研究。研究
農明:除C4.5的分類準確率保持不變之外，對數據的歸一化處理能夠提離SVM,KNN,ANN的分類效果。當使用
線性核函數時，SVM通過5次交又驗證的最優平均分類準確率達到7 95.95%。優於KNN(93.24%),C4.5
(79.93%.》及人NN(94. 59%)辱分類腸.表明該方法有望成為一種實用的廟症臨床輔助診斷手段。

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