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基于MATLAB的机器学习乳腺癌病理特征分类系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现乳腺癌病理数据的预处理、特征分析与多模型分类。通过缺失值处理、特征标准化及PCA降维优化数据质量，并集成SVM、决策树和神经网络算法进行高效分类，辅助病理诊断研究。
详 情 说 明
基于机器学习的乳腺癌病理特征分类系统
项目介绍
本项目是一个基于机器学习的乳腺癌病理特征分类系统，旨在通过对乳腺癌病理数据的分析，实现良性与恶性乳腺癌的自动分类预测。系统集成了数据预处理、特征分析、模型训练与评估等完整流程，为医疗辅助诊断提供可靠的技术支持。功能特性
- 数据预处理：对原始乳腺癌病理数据进行缺失值处理、特征标准化和训练集/测试集划分
- 特征分析：通过相关性分析和主成分分析（PCA）筛选关键病理特征，降低数据维度
- 模型训练：实现支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等多种分类算法的训练与超参数优化
- 性能评估：采用交叉验证技术，计算准确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
- 预测分类：对新样本进行良性/恶性分类预测，并生成详细的分类报告
- 结果可视化：提供ROC曲线、特征分布图、混淆矩阵等图形化分析结果
使用方法
- 准备数据：将乳腺癌病理数据集（CSV或Excel格式）放置在指定目录
- 配置参数：根据需要修改模型参数和预处理设置
- 运行系统：执行主程序启动分类流程
- 查看结果：获取预测结果、性能评估报告和可视化图表
系统要求
- MATLAB R2020b或更高版本
- Statistics and Machine Learning Toolbox
- Neural Network Toolbox（如使用神经网络算法）
- 至少4GB内存，建议8GB以上
