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。
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
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算法特点
实现了经典的C4.5决策树算法
计算训练误差和检验误差
适用于二分类数据集
提供示例数据集,方便学习
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