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基于支持向量機(jī)的乳腺癌預(yù)后狀態(tài)預(yù)測和療效評估
（作者未知） 2011/6/2
摘要乳腺癌是危害婦女健康的主要惡性腫瘤。目前基因與疾病關(guān)系的研究取得了一系列的成果，使得利用乳腺癌患者的基因信息來預(yù)測預(yù)后狀態(tài)和評估治療效果成為了可能。支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)分類方法在實際二類分類問題的應(yīng)用中顯示出良好的學(xué)習(xí)和泛化能力，已被廣泛地應(yīng)用于諸多研究領(lǐng)域。本文采用支持向量機(jī)SVM、K一近鄰法(K-nearest neighbor，K-NN)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(probabilistic neural network，PNN)、決策樹(decision tree，DT)分類器，結(jié)合乳腺癌患者基因數(shù)據(jù)來預(yù)測患者的預(yù)后狀態(tài)和評估治療效果。結(jié)果表明：當(dāng)使用高斯徑向基核函數(shù)時，SVM通過5次交叉驗證的最佳平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到了88．44％，優(yōu)于K—NN(81．69％)、PNN(80．68％)和DT(71．19％)等分類器，表明該方法有望成為一種有效、實用的乳腺癌預(yù)后狀態(tài)預(yù)測
和治療效果客觀評價的工具。
關(guān)鍵詞支持向量機(jī)；乳腺癌；預(yù)后；評估
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