MATLAB实现基于支持向量机（SVM）的乳腺癌分类诊断系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建完整的乳腺癌辅助诊断流程，通过SVM算法对乳腺肿瘤数据进行预处理、特征选择与模型训练，实现高精度良恶性分类，并提供可视化性能评估模块。

详 情 说 明

基于支持向量机的乳腺癌分类诊断系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的乳腺癌分类诊断解决方案，采用支持向量机（SVM）算法对乳腺肿瘤医学数据进行智能分类。系统能够自动分析包含30个医学特征的肿瘤样本数据，准确区分良性肿瘤与恶性肿瘤，为医学诊断提供可靠的辅助决策支持。项目代码结构清晰，注释详尽，可直接应用于实际医学数据分析任务。

功能特性

• 完整分类流程：集成数据预处理、特征选择、模型训练、预测评估全流程
• 智能特征处理：针对医学特征数据进行标准化处理和特征筛选优化
• 参数优化：采用交叉验证技术自动优化SVM超参数，提升模型性能
• 全面性能评估：提供准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 结果可视化：生成SVM决策边界可视化图和混淆矩阵分析图

使用方法

1. 数据准备：确保乳腺癌数据集为数值矩阵格式（569×30特征矩阵 + 569×1标签向量）
2. 运行主程序：执行主脚本启动分类分析流程
3. 查看结果：程序自动输出分类准确率报告、预测标签和性能评估指标
4. 分析可视化：查看生成的决策边界图和性能评估图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的乳腺癌分类诊断流程，实现了数据加载与预处理、特征工程处理、支持向量机模型的训练与超参数调优、测试集分类预测执行，以及最终的性能评估与结果可视化功能。通过该文件可直接完成从原始数据输入到诊断结果输出的全自动化分析过程。