一種改進的約簡和診斷乳腺癌診斷決策方法
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標簽：向量機(20755)
針對遺傳算法（ GA）與支持向量機（SVM）集成相結合的疾病診斷方法存在屬性冗余的問題，提出了一種改進的約簡和診斷乳腺癌決策方法。該方法將最小化約簡屬性個數、最大化區分矩陣可區別屬性的個數以及最大化約簡屬性對決策屬性的依賴度這三種目標函數相結合作為CA的適應度函數。在約簡屬性后取多個子集，以便利用SVM集成學習。在UCI數據庫中乳腺癌數據集的實驗表明，與原始的SVM算法相比，該方法在分類診斷的準確度以及敏感性方面有一定的提高，其中分類準確度至少提高了2%。
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