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乳腺癌具备易于复发性和高死亡率等特点, 已成为女性癌症患者死亡的重要原因. 乳腺癌的早期诊断可增加癌
症治愈的可能性, 因此, 提高早期诊断的准确性尤为重要. 传统的早期诊断主要依靠人类经验, 通过分析临床或检查数
据来判断乳腺癌, 无法保证足够的准确性. 许多研究人员提出了各种机器学习方法, 以提高预测的准确性和效率. 但现
有的算法计算复杂性很高, 并且难以从多种算法中直接确定最适合的算法. 本文尝试了10种流行的分类算法, 比较了它
们之间的差异, 并应用了量子支持向量机来加速计算过程. 数值实验显示支持向量机和人工神经网络的预测效果最佳,
表明了多种分类算法混合比较的有效性 相似文献
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