發(fā)布時間：2017-06-24 13:12

  本文關鍵詞：機器學習在乳腺腫瘤分類檢測中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：機器學習算法在醫(yī)學檢測與診斷,尤其是乳腺腫瘤分類檢測與診斷中扮演愈發(fā)重要的角色。分析比較了幾種經(jīng)典機器學習分類器在乳腺腫瘤分類檢測中的性能,并從準確率、靈敏度、特異性及執(zhí)行效率等方面對各分類器的性能進行了評估比較,根據(jù)在不同數(shù)據(jù)庫上的實驗結果,總結了各機器學習分類器在乳腺腫瘤分類中的性能特點:線性判別分析和極限學習機兩種分類器性能優(yōu)良且訓練效率很高;支持向量機性能較為平均且非常穩(wěn)定,但訓練耗時較長;而人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類器雖然可以給出良好的特異性指標,但靈敏度指標不夠理想。
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;
【關鍵詞】： 乳腺腫瘤 機器學習 性能比較
【分類號】：TP181;R737.9
【正文快照】： 1引言機器學習是研究如何使計算機根據(jù)經(jīng)驗來學習的算法[1]。目前,機器學習領域已經(jīng)出現(xiàn)諸如線性判別分析LDA(Linear Discriminant Analysis)、支持向量機SVM(Support Vector Machine)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡ANN(Artificial Neural Network)和極限學習機ELM(Extreme Learning Machine)

【相似文獻】

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3 記者 熊燕;樹，

本文編號：478314