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- 乳腺癌分类程序，带有部分的原始数据，非常好-Breast cancer classification procedures, with part of the raw data, very good
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- 基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文 摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训
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- 将训练集与测试集数据进行归一化； 建立GRNN或PNN神经网络； 利用建立好的神经网络对测试集中的26个乳腺组织样本的类型进行预测； 计算预测正确率（不必计算每类的正确率，只需计算正常或者病变两类的正确率，即只要预测结果与真实值属于同一大类，则认为是正确，否则认为预测错误）-The training set and test data set is normalized Establish GRNN or PNN neural network The use of wel
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- 神经网络的应用——分类器中常用的分类数据集：乳腺肿瘤识别-That is commonly used in the application of neural network, a classifier classification data sets: breast tumor recognition
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- python良恶性乳腺癌预测,希望对你有所帮助。-python benign and malignant breast cancer prediction, I hope for your help.
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