基于MATLAB的乳腺癌智能检测与分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现乳腺癌数据的智能分析与检测。支持加载和解析标准数据集，进行缺失值填充、特征标准化等预处理，并提供多种机器学习分类算法（如SVM）进行模型训练与评估。

详 情 说 明

基于MATLAB的乳腺癌智能检测与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的乳腺癌智能检测与分析系统，旨在通过对乳腺癌病例数据的机器学习分析，实现肿瘤良恶性的自动分类与风险评估。系统支持完整的数据处理流程，包括数据加载解析、预处理、特征工程、多模型训练评估以及可视化结果展示，为医疗诊断提供辅助决策支持。

功能特性

• 数据加载与解析: 支持标准格式的乳腺癌数据集（.names描述文件和.data数据文件），可自动化解析病例特征和标签
• 数据预处理: 提供缺失值智能填充、特征标准化处理，确保数据质量
• 可视化分析: 生成特征分布直方图、PCA降维散点图等探索性数据分析图表
• 多模型分类: 集成支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、神经网络等多种机器学习算法
• 性能评估: 全面评估模型性能，输出准确率、精确率、召回率、F1分数等指标及ROC曲线
• 交互式界面: 提供图形用户界面（GUI），支持用户交互操作和结果可视化展示

使用方法

1. 数据准备: 将乳腺癌数据文件（.data）和描述文件（.names）放置于指定数据目录
2. 启动系统: 运行主程序文件，系统将自动加载数据并进入主界面
3. 数据处理: 在界面中选择预处理选项（缺失值处理、标准化等）
4. 模型训练: 选择一种或多种分类算法进行模型训练
5. 结果查看: 查看分类报告、预测结果列表及各类可视化图表
6. 结果导出: 支持将分析结果导出为图像或文本报告

系统要求

• MATLAB版本: R2018b或更高版本
• 必要工具箱:

- Statistics and Machine Learning Toolbox - Neural Network Toolbox

• 内存建议: 至少4GB可用内存
• 磁盘空间: 至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与解析接口、图形用户界面的初始化与事件处理、数据预处理流程的控制、多种分类算法的训练与评估调度，以及结果可视化图表的生成与展示。通过该文件可实现从数据输入到分析结果输出的完整 pipeline，并提供用户交互操作接口。