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| 基于支持向量机算法的癌症预测 | |
| 引用本文： | 吴疆,董婷.基于支持向量机算法的癌症预测[J].榆林高等专科学校学报,2007,17(4):25-27. |
| 作者姓名： | 吴疆 董婷 |
| 作者单位： | 榆林学院信息技术系，榆林学院计算机与网络工程系 陕西榆林719000 |
| 摘 要： | 将支持向量机SVM(Support Vector Machine)算法用于卵巢癌症质谱数据分类研究,通过与KNN、神经网络算法的预报结果做比较,SVM对癌症数据的预测正确率达到98%,推广能力明显强于KNN、神经网络等传统算法。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 优化 核函数 超平面 |
| 文章编号： | 1008-3871（2007）04-0025-03 |
| 修稿时间： | 2006-12-042007-01-20 |
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