使用BP神经网络和SVM支持向量机进行乳腺癌识别的MATLAB仿真

使用BP神经网络和SVM支持向量机进行乳腺癌识别的MATLAB仿真

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，早期的诊断和治疗对于患者的生存率至关重要。在医学领域，机器学习算法被广泛应用于乳腺癌的识别和分类。本文将介绍如何使用BP神经网络和SVM支持向量机来进行乳腺癌识别的MATLAB仿真，并输出识别率、召回率以及F1值作为评估指标。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备乳腺癌数据集。可以使用公开的乳腺癌数据集，例如威斯康辛州乳腺癌数据集（Wisconsin Breast Cancer Dataset）。该数据集包含了诊断乳腺细胞肿瘤为良性（Benign）或恶性（Malignant）的特征信息。

2. 数据预处理
   在进行机器学习算法训练之前，需要对数据进行预处理。首先，加载数据集并将特征和标签分开。然后，对特征进行标准化处理，以确保所有特征具有相似的尺度。可以使用MATLAB中的zscore函数进行标准化处理。

% 加载数据集
load('breast_cance