乳腺癌肿瘤良恶性预测数据集

乳腺癌计算辅助系统-开源解决方案

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。

数据挖掘 2 2024-07-16

流式细胞术在乳腺癌患者循环肿瘤细胞检测中的应用一项盲研究

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。

统计分析 0 2024-09-13

Matlab代码保密分类论文使用AMLC分析和机器学习技术对乳腺癌预后的评估

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 3 2024-07-21

人工神经网络BP算法与决策树C4.5算法在乳腺癌诊断中的性能比较分析

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。

数据挖掘 0 2024-08-23

基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断分类MATLAB代码

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。

算法与数据结构 3 2024-07-17

心跳信号分类预测数据集

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。

数据挖掘 4 2024-05-19

利用Matlab预测前列腺癌放疗后PSA生化复发

这段Matlab代码经过验证，能够预测前列腺癌放疗后PSA生化复发的可能性。

Matlab 3 2024-05-25

Kaggle房屋预测测试数据集

这是一个Kaggle竞赛中的房屋预测测试数据集，用于评估机器学习模型的性能。参赛者可以利用该数据集进行模型训练和预测，以预测房屋的销售价格。数据集包含各种房屋属性信息，如房屋面积、地理位置、建造年份等。

统计分析 3 2024-07-16

涡扇发动机故障预测数据集

该数据集包含涡扇发动机从正常运行到失效期间采集的实验数据，可用于研究涡扇发动机故障预测及其性能评估。

算法与数据结构 3 2024-05-23