使用BP神经网络和SVM支持向量机进行乳腺癌识别

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该文探讨了使用BP神经网络和SVM支持向量机在乳腺癌识别中的应用,通过UCI数据集进行实验,结果显示SVM的识别率(98.25%)优于BP神经网络(97.53%),具有更高的识别效果。

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使用BP神经网络和SVM支持向量机进行乳腺癌识别

在医学领域,乳腺癌的早期诊断十分关键。为此,我们考虑使用BP神经网络和SVM支持向量机进行乳腺癌的识别,分别比较两种算法的性能表现。

首先,我们需要准备乳腺癌相关的数据集。本文使用了UCI Machine Learning Repository提供的Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set作为数据集。

接下来,我们先用BP神经网络进行乳腺癌的识别。具体实现代码如下:

% 加载数据集
load('breast-cancer-wisconsin.mat')

% 数据预处理
inputs = normalizeInputs(inputs);
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