【摘 要】
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目的：结合面向医学领域的数据挖掘技术,对乳腺肿瘤诊断方法进行优化。方法：提出连续特征离散化的New-Chi2算法,通过均匀选取类样本的支持向量机（T-SVM）分类方法,对乳腺肿瘤的数据
【机 构】
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新疆医科大学医学工程技术学院,新疆医科大学公共卫生学院,新疆大学信息科学与工程学院
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目的：结合面向医学领域的数据挖掘技术,对乳腺肿瘤诊断方法进行优化。方法：提出连续特征离散化的New-Chi2算法,通过均匀选取类样本的支持向量机（T-SVM）分类方法,对乳腺肿瘤的数据信息进行数据离散化预处理。结果：在乳腺肿瘤诊断中采用该方法,分类预测率达到99.27%,取得了高于传统支持向量机分类器的分类学习精度。结论：采用的方法简化了信息系统,利用T-SVM对预处理后的数据进行分类和测试,可以更准确地识别出肿瘤是良性还是恶性。
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