基于多分类算法混合比较的乳腺癌预测
李莉1
汪咏2
陆宁2
林国义1
1.同济大学电子与信息工程学院,上海201804;同济大学上海智能科学与技术研究院,上海2012032.同济大学电子与信息工程学院,上海201804
摘要：乳腺癌具备易于复发性和高死亡率等特点,已成为女性癌症患者死亡的重要原因.乳腺癌的早期诊断可增加癌症治愈的可能性,因此,提高早期诊断的准确性尤为重要.传统的早期诊断主要依靠人类经验,通过分析临床或检查数据来判断乳腺癌,无法保证足够的准确性.许多研究人员提出了各种机器学习方法,以提高预测的准确性和效率.但现有的算法计算复杂性很高,并且难以从多种算法中直接确定最适合的算法.本文尝试了10种流行的分类算法,比较了它们之间的差异,并应用了量子支持向量机来加速计算过程.数值实验显示支持向量机和人工神经网络的预测效果最佳,表明了多种分类算法混合比较的有效性.
关键词：乳腺癌支持向量机分类量子计算
论文发表日期：2021-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1503-1510 )
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