9、基于k - NN算法的乳腺癌诊断

k-NN算法在乳腺癌诊断中的应用
于 2025-10-15 15:51:04 发布
阅读量10 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习与R实战精要 文章标签： k-NN算法 乳腺癌诊断 非参数学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kotlin6android/article/details/154665947

基于k - NN算法的乳腺癌诊断

1. k - NN算法与非参数学习

基于实例的学习器不构建模型，因此属于非参数学习方法。非参数学习方法不生成关于底层数据的理论，这限制了我们理解分类器如何使用数据的能力，但它能让学习器找到自然模式，而非将数据强行套入预设且可能有偏差的函数形式。虽然k - NN分类器被认为是“懒惰”的，但它功能强大，可用于自动化癌症筛查。

2. 乳腺癌诊断实例

乳腺癌的常规筛查能在出现明显症状前诊断和治疗疾病。早期检测过程包括检查乳腺组织是否有异常肿块，若发现肿块，会进行细针穿刺活检，提取细胞样本，医生再在显微镜下检查以确定肿块是恶性还是良性。若机器学习能自动识别癌细胞，将给医疗系统带来巨大益处，提高检测效率，让医生有更多时间治疗疾病，还能通过消除人为的主观因素提高检测准确性。

3. 数据收集

使用来自UCI机器学习库的威斯康星乳腺癌诊断数据集。该数据集包含569个癌症活检样本，每个样本有32个特征，其中一个是识别编号，一个是癌症诊断结果（“M”表示恶性，“B”表示良性），另外30个是数值型的实验室测量值。这30个数值测量值是数字化细胞核10种不同特征的均值、标准误差和最大值，包括：
- 半径
- 纹理
- 周长
- 面积
- 光滑度
- 紧凑度
- 凹陷度
- 凹陷点数
- 对称性
- 分形维度

4. 数据探索与准备
4.1 数据导入

若要跟随操作，从Packt网站下载 wisc_bc_data.csv 文件并保存到R工

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
10、利用最近邻实现乳腺癌诊断：k-NN算法的应用与优化
assembly8low的博客
08-10 13
本文介绍了如何利用k-NN算法对乳腺癌数据进行分类诊断，详细阐述了从数据收集、探索与预处理、模型训练到性能评估的完整流程。通过归一化和z-分数标准化等特征缩放方法对比，以及不同k值的选择，探讨了提升模型性能的策略。文章还展示了在R语言环境中使用class和gmodels包实现k-NN分类的具体代码，并分析了模型的准确率与错误类型，特别是假阴性问题的影响。最后提出了未来可改进的方向，如特征工程、集成学习和成本敏感学习，为实际医疗诊断应用提供了有价值的参考。
机器学习：基于k近邻算法（KNN）和交叉验证诊断乳腺癌，预测患者患有良性肿瘤还是恶性肿瘤
时序笔记
04-27 3847
本文旨在实现一个强大的机器学习模型，该模型可以预测乳腺癌患者是良性肿瘤还是恶性肿瘤。该模型使用k近邻算法 (KNN)，k近邻算法，也称为 KNN 或 k-NN，是一种非参数、有监督的学习分类器，KNN 使用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。
10、基于最近邻的懒惰学习：乳腺癌诊断应用
zz67890的博客
07-09 26
本文介绍了基于最近邻的懒惰学习方法在乳腺癌诊断中的应用。详细阐述了k-NN算法的基本原理，并通过数据收集、探索与准备、模型训练和评估等步骤展示了其在实际问题中的操作流程。同时讨论了特征缩放（如归一化和z-分数标准化）以及k值选择对模型性能的影响，并提出了改进模型性能的方法。通过交叉表分析，评估了模型的分类准确性，并探讨了实际应用中需要注意的问题，如数据质量、特征选择和模型更新等，旨在提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
MachineLearning 4. 癌症诊断方法之 K-邻近算法（KNN）
weixin_41368414的博客
05-05 4008
机器学习方法中的K-邻近算法，在肿瘤诊断中，尤其是乳腺癌表现强健
10、基于人工智能的健康物联网乳腺癌诊断模型
w8x9y0z1的博客
09-29 25
本文提出一种基于人工智能的健康物联网（IoHT）乳腺癌诊断模型，结合混合特征提取（HFE）与遗传算法优化的支持向量机（GA-SVM）分类器，实现对乳腺钼靶图像的高效分类。模型通过图像预处理、GLCM与HOG特征提取，利用GA优化SVM参数与特征子集，提升分类准确率。实验基于MIAS数据库验证，结果显示该模型在准确率、敏感性和特异性方面表现优异，具备良好的临床应用前景。未来将通过数据扩展、深度学习特征提取和算法优化进一步提升性能。
10、基于人工智能的健康物联网乳腺癌诊断模型探索
7z8x2c4v6b9的博客
09-11 25
本文提出了一种基于人工智能的健康物联网乳腺癌诊断模型，结合全视野数字化乳腺钼靶摄影（FFDM）与MIAS数据库中的图像数据，通过图像预处理、混合特征提取（HFE）和GA-SVM分类实现乳腺癌的高效识别。模型利用GLCM和HOG特征提升分类准确性，并通过遗传算法优化SVM参数，在减少不必要活检的同时辅助放射科医生进行诊断。文章分析了模型在准确性、效率和临床辅助方面的优势，探讨了数据质量、复杂度和泛化能力等挑战，并展望了多模态融合、深度学习优化及个性化诊断等未来发展方向。
ResNet-RS 乳腺癌识别
努力学习的大小宝
10-23 1048
ResNet-D型Stem块，StemBlock 作为网络的起始层，用3个卷积层对输入图像进行初步处理。channel = int(channel_out / 2) # 输出通道数的一半# 定义初始层的结构nn.Conv2d(channel_in, channel, kernel_size=(3, 3), stride=2, padding=1, bias=False), # 第一层卷积nn.BatchNorm2d(channel), # 批归一化。
61、乳腺癌诊断中的群体优化与多级阈值处理
palm99的专栏
06-26 77
本博文探讨了使用群体优化算法进行多级阈值处理在乳腺癌诊断中的应用。研究通过蚁群优化（ACO）、蜜蜂交配优化（HBMO）和萤火虫算法（FA）三种群体智能算法寻找最佳阈值，以提高乳腺癌诊断的准确性。实验结果表明，存在一个最佳阈值数量，超过该数量后分类性能下降，这可能与‘维度灾难’有关。此外，不同算法在不同阈值数量下表现各异，FA 在某些情况下表现更优，而 ACO 和 HBMO 也展现出各自的稳定性。研究还指出了未来的研究方向，包括特征空间优化、算法改进和多模态数据融合，以进一步提高乳腺癌诊断的准确性和可靠性。
6、基于珊瑚礁优化算法的特征选择用于乳腺癌分类
9q8w7e6r5的博客
09-20 28
本文提出了一种基于珊瑚礁优化（CRO）算法的特征选择方法，并将其应用于乳腺癌分类任务中。通过结合逻辑回归、K近邻、支持向量机、随机森林和决策树五种分类算法，在Breast Diagnostic Cancer Wisconsin（BDCW）数据集上进行实验。结果表明，采用CRO进行特征选择显著提升了分类准确率，其中多数模型达到100%准确率，验证了该方法的有效性和优越性。研究为高维医学数据的特征降维与精准分类提供了新的解决方案。
威斯康星州乳腺癌：[ICMLSC 2018]乳腺癌检测：机器学习算法在威斯康星州诊断数据集上的应用
02-05
本文对威斯康星州的六种机器学习（ML）算法进行了比较： ，线性回归，多层感知器（MLP），最近邻（NN）搜索，Softmax回归和支持向量机（SVM）诊断性乳腺癌（WDBC）数据集通过测量其分类测试的准确性以及其敏感性和...
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在jQuery和HTML中如何设置和移除表单元素的只读（readonly）和禁用（disabled）属性。在jQuery部分，通过attr()和removeAttr()方法演示了属性的动态操作，并对比了readonly与disabled的区别：disabled会阻止元素获取焦点且表单提交时排除该字段，而readonly仅限制编辑但仍可聚焦和提交。HTML部分列举了三种实现方式（onfocus=this.blur()、readonly、disabled），并附代码示例说明其视觉效果及交互差异（如灰色显示、Tab键切换等）。最后指出两者可结合使用，并补充了CSS屏蔽输入的技巧。
SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
Layui输入事件监听[代码]
11-25
本文详细介绍了Layui框架中各种表单元素的输入事件监听方法，包括单选框、复选框、下拉菜单、输入框内容变动以及提交按钮的监听。通过示例代码展示了如何实时获取用户输入的值、监听表单元素的变化以及处理提交事件。此外，还提供了带注释的代码片段，帮助开发者理解每个事件监听器的具体功能和用法。这些方法可以广泛应用于表单验证、动态数据更新等场景，提升用户交互体验。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-25
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现），属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法，通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码，还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析，体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外，文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景，展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群：具备一定编程基础和优化理论知识，从事科研工作的研究生、博士生及高校教师，尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员；熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的连续空间优化问题，如函数优化、参数辨识、工程设计等；②作为新型元启发式算法的学习与教学案例；③支持高水平论文复现与算法改进创新，推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用； 其他说明：资源包含完整Matlab代码和复现指导，建议结合具体应用场景进行调试与拓展，鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
k-近邻算法原理与实践学习资源
确定k值是k-NN算法中的关键问题之一。k值过小会导致模型对噪声敏感，容易发生过拟合；k值过大则可能将不相关的样本纳入考虑范围，造成欠拟合。一般通过交叉验证的方法来选择最优的k值，即尝试不同的k值，评估其在...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值