基于MATLAB的机器学习乳腺癌病理特征分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现乳腺癌病理数据的预处理、特征分析与多模型分类。通过缺失值处理、特征标准化及PCA降维优化数据质量，并集成SVM、决策树和神经网络算法进行高效分类，辅助病理诊断研究。

详 情 说 明

基于机器学习的乳腺癌病理特征分类系统

项目介绍

本项目是一个基于机器学习的乳腺癌病理特征分类系统，旨在通过对乳腺癌病理数据的分析，实现良性与恶性乳腺癌的自动分类预测。系统集成了数据预处理、特征分析、模型训练与评估等完整流程，为医疗辅助诊断提供可靠的技术支持。

功能特性

• 数据预处理：对原始乳腺癌病理数据进行缺失值处理、特征标准化和训练集/测试集划分
• 特征分析：通过相关性分析和主成分分析（PCA）筛选关键病理特征，降低数据维度
• 模型训练：实现支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等多种分类算法的训练与超参数优化
• 性能评估：采用交叉验证技术，计算准确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
• 预测分类：对新样本进行良性/恶性分类预测，并生成详细的分类报告
• 结果可视化：提供ROC曲线、特征分布图、混淆矩阵等图形化分析结果

使用方法

1. 准备数据：将乳腺癌病理数据集（CSV或Excel格式）放置在指定目录
2. 配置参数：根据需要修改模型参数和预处理设置
3. 运行系统：执行主程序启动分类流程
4. 查看结果：获取预测结果、性能评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Neural Network Toolbox（如使用神经网络算法）
• 至少4GB内存，建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从数据加载、预处理、特征分析到模型训练评估的全套功能。具体包括数据读取与清洗、特征标准化处理、数据集划分、多种机器学习算法的训练与优化、模型性能的交叉验证评估、新样本的分类预测，以及结果可视化图表的生成。