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《东北师范大学》 2006年
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支持向量机及其在癌症诊断中的应用研究

王晶  
【摘要】:支持向量机(Support Vector Machines简称SVM)是在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原则的基础上提出的一种新的模式识别技术,它追求的是在有限样本情况下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷时的最优解。支持向量机具有很好的推广性能,对未知样本的预测有较高的准确率,因此得到广泛应用。目前SVM已成为国际上机器学习领域的研究热点。 鉴于支持向量机具有良好学习性能和潜在应用价值,本文将其应用于癌症诊断领域。主要进行了如下工作: 1、介绍了统计学习理论及支持向量机基本原理。 2、讨论了几种支持向量机算法:C-SVM、ν-SVM、BSVM和LS-SVM。 3、通过对训练模型的参数优化方法来构造支持向量机非线性分类器,并将其应用于癌症病人的诊断,取得了较高的识别率。 4、根据传统的SVM算法,提出把对所有训练数据训练得到的主支持向量再次训练,用得到的次支持向量构造SVM非线性分类器,将该方法应用在癌症诊断中,取得了比传统SVM分类器更高的识别率。
【学位授予单位】:东北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP18;R318.6;R730.4

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