[发明专利]基于代价敏感学习贝叶斯的乳腺癌数据计算机分类系统有效
| 申请号： | 201710107628.5 | 申请日： | 2017-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN106960218B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 张凯;康琦;王雪松 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于代价敏感学习贝叶斯的乳腺癌数据计算机分类系统，包括：数据输入模块，用于获取待分类的乳腺癌数据；数据预处理模块，用于对所获取的待分类的乳腺癌数据进行预处理；数据分类模块，用于采用经训练的代价敏感朴素贝叶斯分类网络对预处理后的乳腺癌数据进行分类。与现有技术相比，本发明将代价敏感思想引入到朴素贝叶斯法中形成代价敏感朴素贝叶斯分类算法，对乳腺癌数据进行分类，分类准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 代价 敏感 学习 贝叶斯 乳腺癌 数据 计算机 分类 系统 | ||
【主权项】：
一种基于代价敏感学习贝叶斯的乳腺癌数据计算机分类系统，其特征在于，包括：数据输入模块，用于获取待分类的乳腺癌数据；数据预处理模块，用于对所获取的待分类的乳腺癌数据进行预处理；数据分类模块，用于采用经训练的代价敏感朴素贝叶斯分类网络对预处理后的乳腺癌数据进行分类。
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