34、机器学习算法在分类与癌症预测中的应用分析

机器学习算法在分类与癌症预测中的应用分析

在机器学习领域，KNN（K近邻）和SVM（支持向量机）是两种广泛使用的监督学习算法。同时，机器学习算法在癌症预测和预后方面也有着重要的应用。下面将对这两方面的内容进行详细探讨。

1. KNN与SVM算法的性能分析

• 算法特性
  • SVM ：使用高斯（径向基函数，即RBF）核时，分类器准确率非常高。其计算复杂度不取决于特征数量，仅取决于训练数据实例的数量。当特征数量多于训练数据实例数量时，SVM能实现较高的准确率。不过，SVM的性能会受到噪声数据的影响。
  • KNN ：随着特征数量的增加，由于维度灾难问题，分类器性能会下降。在实际应用中，并非所有特征都同等重要，如果大部分特征不重要，KNN可能会出现错误分类。因此，建议为属性赋予权重，以减少对分类的影响。KNN的泛化能力比SVM更好，且不受噪声数据的影响。

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算法	计算复杂度影响因素	准确率情况	对噪声数据的敏感度	泛化能力
SVM	训练数据实例数量	特征多训练实例少时准确率高	高	较弱