【摘 要】
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乳腺癌是威胁女性生命健康的恶性肿瘤,死亡率极高。凭借医生的客观经验去判断患者的预后状态是远远不够的。本文在乳腺癌细胞数据集的基础上,提出了一种新的特征选择算法和非均衡数据处理算法,建立了一种新的乳腺癌预测模型来解决数据冗余和非均衡样本的问题,大致工作内容分为以下三点:（1）由于乳腺癌数据集因数据维度众多易产生特征冗余问题,所以提出一种基于Jaccard系数的mRMR特征选择算法。它是在mRMR的基
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乳腺癌是威胁女性生命健康的恶性肿瘤,死亡率极高。凭借医生的客观经验去判断患者的预后状态是远远不够的。本文在乳腺癌细胞数据集的基础上,提出了一种新的特征选择算法和非均衡数据处理算法,建立了一种新的乳腺癌预测模型来解决数据冗余和非均衡样本的问题,大致工作内容分为以下三点:（1）由于乳腺癌数据集因数据维度众多易产生特征冗余问题,所以提出一种基于Jaccard系数的mRMR特征选择算法。它是在mRMR的基础上结合Jaccard相关系数进行特征划分,选出相关性最高的特征维度。实验结果表明,该算法选择的特征子集维度小而精,分类性能较原mRMR算法提高至3%。（2）基于乳腺癌数据的良性细胞与恶性细胞比例差异显著,所以提出了基于改进的ODR和PFRF的非均衡数据处理算法。实验结果表明,相较于GBDT、Ada Boost、RF算法,改进的ODR-PFRF算法对少量样本的识别能力有了显著提高。（3）基于上两种改进算法,本文提出了一种新的乳腺癌预测模型,该模型分别使用J-mRMR、ODR-PFRF算法完成特征维度选择和非平衡数据均衡化,最后使用数据预处理后的数据集完成模型预测。实验结果表明,该模型能较好预测患者是否患有乳腺癌疾病。
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