乳腺癌肿瘤良恶性预测数据集

JSADM是一项研究项目，专注于利用神经网络和各种数据挖掘算法来进行模式搜索。

循环肿瘤细胞是从原发肿瘤处分离并迁移到骨髓或其他组织的细胞，能够启动远处转移。近几十年来，液体活检成为新兴工具，用于检测患者血液中的循环肿瘤细胞。流式细胞仪作为液体活检诊断的重要工具，本研究通过健康个体样本作为对照，盲目地评估其在乳腺癌患者中CTC检测的敏感性和特异性。统计分析结果显示，曲线下面积达到86.9％，表明该方法在乳腺癌诊断中具有显著前景。

在乳腺癌检测中，该MATLAB代码利用预训练模型对图像进行分类。需要的前提条件包括Python 2.7和MATLAB（使用LIBSVM）。数据集来自BreakHis，使用VGG-16权重进行处理。方法包括特征提取、数据平衡处理以及使用线性SVM、多项式SVM和随机森林进行分类。

开发一个精确的系统来分析乳腺癌图像数据，可以增强医生的诊断信心，并可用于扫描临床数据库中的所有历史扫描结果，以评估患者的风险。模糊逻辑系统能够建立准确近似人类专业知识的知识库和规则库，有助于医生例行诊断乳腺癌。遗传算法通过使用数据子集学习最佳模糊逻辑系统的隶属函数和规则库，增强系统在特定数据集上的表现。

这篇硕士论文代码是在瑞典隆德大学数学统计系撰写的补充，研究了使用Matlab 2017a编写和测试的乳腺癌患者预后分类的技术。为保护患者机密，没有提供数据。请在阅读代码前查阅相关论文。

MATLAB精确性验证脚本COMP9417项目：稳健支持向量机和乳腺癌分类提供了（a）所有代码文件和（b）如何使用它们的摘要。所有代码都按照与报告相对应的部分进行文件夹组织。第1节：数据预处理包含两个CSV文件在此文件夹中：data.csv（原始乳腺癌数据集）和processed_data.csv，这是处理后的数据集。通过运行preprocess.py文件构建处理后的数据集。您还可以选择添加命令行参数--plot True以获得数据集的相关热图。第2节：基本模型比较该processed_data.csv数据集再次包含在此处，以便于比较所需的运行。本节中的其他唯一代码是basic_models.py文件。该文件接受几种不同的命令行输入：--split splitVal：输入您自己的测试集拆分值（默认为0.2）作为float类型。--model m：输入'DT'、'GNB'、'NN'、'SVM'或'ALL'字符串以在数据集上测试特定模型（默认为'ALL'）。--search b：输入布尔类型以开启搜索。

当前，数据挖掘技术广泛应用于医学领域，特别是乳腺癌诊断。为辅助医生决策，采用具有优秀学习能力的人工神经网络中的BP算法和决策树中的C4.5算法进行乳腺癌数据分析，预测肿瘤类型。研究表明，虽然BP算法和C4.5算法均能有效预测乳腺癌类型，但在分类器性能评估中，BP算法表现优于C4.5算法。

LVQ神经网络是一种监督学习的分类算法，特别适用于乳腺肿瘤的诊断分类。该算法通过训练找到最优的原型向量，代表输入空间中的不同类别，帮助医生准确判断肿瘤性质。在MATLAB环境中实现LVQ网络，我们需准备乳腺肿瘤数据集，包括病人的年龄、肿块大小等特征，进行数据预处理后，定义网络结构并训练。LVQ算法选择最接近输入样本的原型向量并更新，最终输出分类结果。虽然LVQ网络简单且解释性强，但对初始原型位置敏感，针对高维数据集效果可能不佳，建议结合其他方法如SVM或深度学习模型提高诊断准确性。

本数据集用于预测心电图心跳信号类别，包含超过 20 万条来自某平台的心电图数据记录，每条数据均由 1 列采样频次一致、长度相等的信号序列组成。为确保比赛公平，将抽取 10 万条作为训练集，2 万条作为测试集 A，2 万条作为测试集 B，并对心跳信号类别进行脱敏处理。数据集包含以下文件：testA.csv、sample_submit.csv 和 train.csv。