4、机器学习算法在乳腺癌检测与象棋获胜预测中的应用

机器学习算法在乳腺癌检测与象棋获胜预测中的应用

一、乳腺癌检测：支持向量机与朴素贝叶斯的对比

1.1 研究背景

手动诊断乳腺癌耗时较长，需要数小时，因此创建自动化诊断系统以促进早期癌症检测至关重要。软计算和机器学习在预测癌症类型方面得到广泛应用，早期通过乳房X光检查和自我乳房检查发现异常对肿瘤发展前的诊断十分关键，定期乳房X光筛查可降低患乳腺癌风险。然而，目前在识别低对比度肿瘤斑点以及提取肿瘤特征属性方面仍存在挑战。

1.2 研究方法

1.2.1 样本与数据

研究总迭代样本量为20（每组10个），每次迭代包含10次试验。数据来源于Kaggle.com开放数据平台，包含恶性和良性两种乳腺癌患者信息。通过细针穿刺（FNA）计算乳腺肿块细胞核的10个实值特征，每个图像计算这些特征的均值、标准误差和最大值，共得到30个特征。使用Jupiter软件在Windows 10.1系统上进行乳腺癌检测。

1.2.2 支持向量机（SVM）

SVM的目标是在N维空间中找到一个超平面，清晰地对输入点进行分类。以下是其伪代码：

# Step 1: 导入库
import libraries

# Step 2: 将数据集转换为数值
convert_dataset_to_numerical()

# Step 3: 检查是否为真
# 通过探索性分析
import matplotlib.pyplot as plt
plt.title("Diagnosis(M=1,B=0)", fontsize='18')
plt.ylabel("tot