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基于失衡数据集分类模型的疾病检测方法研究: 失衡数据集是普遍存在的一种数据形态。在计算机科学、经济学、生物医学等诸多领域有着广泛的应用。失衡数据真实地反应了自然和现实社会的本质。但是在以往经验中，人们大多只关心小类别的特征情况。例如：在经济案件中的信用卡欺诈检测时...; 毕婷婷; 关键词：计算机辅助诊断图像数据挖掘支持向量机; 文献传递

基于失衡数据挖掘的乳腺癌早期辅助检测方法被引量：5: 2014年; 针对乳腺癌早期X摄片人为难以甄别的问题,提出了一种新的基于失衡数据挖掘的检测方法,为计算机辅助乳腺癌早期诊断提供一套有效的解决方案。首先,提出了基于聚类簇边界采样(CBS)的方法对数据集进行重采样,通过聚类密度阈值和边界密度阈值来更加科学、准确地确定聚类边界指导重采样。其次,引入集成学习思想有效调节数据失衡对SVM分类算法产生的影响。通过在佛罗里达大学的乳腺X摄片图像数据库中进行的对比实验表明该方法与传统方法比较,采用CBS前后的AUC值从0.577提升到0.717,再引入集成学习方法,AUC值提升到0.83。结果表明所提出的方法可以有效地检测出X摄片图像中异常的潜在钙化点,实现辅助医生提高乳腺癌早期诊断的成功率。; 李鹏毕婷婷于晓洋黄久玲; 关键词：计算机辅助诊断图像数据挖掘支持向量机

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毕婷婷