MATLAB实现的乳腺癌样本智能分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用监督学习算法对乳腺癌样本进行良恶性二分类。系统完整支持数据预处理、特征选择、模型训练与评估流程，并提供可视化分类结果与性能报告。通过交互界面，用户可灵活选择不同分类算法进行实验分析。

详 情 说 明

基于机器学习算法的乳腺癌样本智能分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的乳腺癌样本智能二分类系统。该系统利用监督学习算法，对威斯康星乳腺癌数据集进行良恶性分类诊断。通过集成数据预处理、特征选择、模型训练与评估模块，实现了高精度（准确率>95%）的自动化分类，并为用户提供交互式参数调整与可视化分析结果，辅助医疗研究人员进行病理指标分析。

功能特性

• 数据预处理：自动处理缺失值，支持Z-score标准化，确保数据质量
• 特征降维：采用主成分分析（PCA）技术降低特征维度，提升模型效率
• 多算法支持：集成SVM、决策树、KNN等多种分类器，支持用户灵活选择
• 参数优化：基于网格搜索自动推荐最优模型参数组合
• 可视化输出：

- 生成混淆矩阵图直观展示分类性能 - 绘制特征重要性排序柱状图 - 实时显示新样本的良恶性预测概率值

• 量化评估：提供准确率、召回率、F1分数等多项性能指标报告

使用方法

1. 数据准备：将带标签的乳腺癌数据（.mat或.csv格式）置于项目数据目录，确保标签编码为良性=0、恶性=1
2. 算法选择：运行主程序后，在交互界面选择目标分类器（如SVM）
3. 参数设置：根据网格搜索建议调整模型参数，或使用默认配置
4. 执行分析：系统自动完成训练-验证流程，生成分类报告与可视化图表
5. 预测应用：输入新样本的30维特征向量，获取实时良恶性概率分类结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体实现了数据加载与格式检查、自动化预处理流水线、交互式分类器选择与参数配置界面、基于交叉验证的模型训练与评估模块、多种可视化结果的生成与导出功能，以及新样本的实时分类预测接口。