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本文利用核主成分分析法對乳腺癌的影響因子進行特征提取，以獲取的主成分作為支持向量機的特征向量建立支持向量機模型，其中模型參數分別通過粒子群算法和遺傳算法進行選擇優化，分別構建出KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型，對乳腺腫塊是否為惡性進行二分類。實驗結果顯示：KPCA-PSO-SVM模型和KPCA-GA-SVM模型相比PSO-SVM模型和GA-SVM模型在分類準確率方面和運行速度方面均有所提高，表明核主成分分析支持向量機可以用于乳腺癌疾病的輔助診斷，可以為醫療機構對乳腺癌疾病的診斷提供有力的決策支持。
利用機器學習方法來診斷疾病是目前發展較快的一個應用分支。SVM （Support Vector Machine，支持向量機）是一個被廣泛使用的機器學習算法，它是在1995 年由Vapnik 等人提出的。該理論是基于統計學VC 維理論和結構風險最小原理提出的，它在解決小樣本、非線性和高維模式識別方面展現出了較強的優勢，現已廣泛的應用于模式識別、回歸估計等領域。但SVM 容易受輸入變量過多和噪聲的影響，過多的變量會使得運行的時間過長，變量之間的相關性和輸入數據中存在的噪聲會使得模型的穩定性和分類識別率降低。鑒于KPCA （Kernel Principal Component Analysis，核主成分分析）不僅具有降維、除噪的優勢，而且能夠提取非線性的特征信息，提高數據質量。因此本文把KPCA 引入到SVM中，建立KPCA-SVM 模型，實現乳腺癌的輔助診斷。
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