【摘 要】
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细针穿刺细胞学诊断是乳腺肿瘤早期诊断最常用的方法。为提高乳腺肿瘤细针穿刺诊断的准确率,提出了基于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）的乳腺肿瘤细针穿刺辅助诊断方法。该方法利
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细针穿刺细胞学诊断是乳腺肿瘤早期诊断最常用的方法。为提高乳腺肿瘤细针穿刺诊断的准确率,提出了基于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）的乳腺肿瘤细针穿刺辅助诊断方法。该方法利用乳腺肿瘤细针穿刺病例数据库,分别对随机森林（RF）、支持向量机（SVM）两种分类算法进行训练,并利用训练得到的分类模型对乳腺肿瘤进行诊断。仿真结果表明,采用RF分类器时,乳腺肿瘤诊断准确率达到95.96%,高于SVM分类器的94.71%,也高于学习向量化（LVQ）神经网络的91.51%及中人工神经网络的91.25%,且RF分类器准确
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