基于降维和支持向量机的医学诊断

Computer Era（2018）

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Abstract

在基于机器学习的医疗诊断系统中,分类算法的设计至关重要.为了提高医疗诊断系统的分类准确率,提出了先降维后分类的方法.采用有监督的LLE算法对高维医学数据进行特征提取.通过SVM算法对降维后的医学数据进行分类.以UCI数据库为数据来源,在MATLAB平台上进行各种分类算法的比较.实验结果表明,新算法的分类识别率和时间复杂度均优于传统的分类算法,非常适用于医学诊断领域.

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