11、数据处理与癌症诊断技术的创新探索

数据处理与癌症诊断技术的创新探索

在数据处理和医学诊断领域，不断有新的技术和方法涌现，以解决复杂的问题。本文将介绍粗糙集不等式规则学习器和基于支持向量机的乳腺癌计算机辅助诊断系统，为大家详细阐述相关技术原理和应用效果。

粗糙集不等式规则学习器

传统的规则学习器通常使用属性和值之间的相等关系来表达决策规则，但在实际应用中，不等式关系作为等式的补充，可以为复杂知识的获取提供新的功能。

知识获取与规则学习

知识发现常通过属性和值之间的关系来建模，这与规则学习器密切相关。在经典粗糙集模型中，上近似和下近似由基本集定义，属性和值之间是相等关系，规则以IF - THEN生产规则形式表达。然而，大多数规则学习器生成的规则形式较为单一，仅挖掘相等规则形式在数据信息不完整时难以生成完整的规则集，影响分类模块的效率。

补偿模型

为了表达属性和值之间的不等式关系，引入了决策表的补偿模型。以图像识别中区分盘子和非盘子的问题为例，传统规则学习器可能生成多个特定形状的规则，但无法学习知识的本质。而包含不等式的分类规则，如“IF Shape ≠ round THEN is not a plate”，能更好地处理新形状的对象，帮助学习不完整的数据集。

补偿模型的定义如下：
给定决策表$S = (U, A = C ∪{d}, {Va|a ∈A}, {fa|a ∈ A})$，其补偿模型为$S∗= (U, C∗∪{d}, {V ∗ {pva}|pv {a} ∈C∗}∪{Vd}, {f ∗ {pva}|pv {a} ∈ C∗} ∪{fd})$，其中：
- $C∗= {p