【摘 要】
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目的:探讨KNN(k-Nearest Neighbor algorithm,K近邻结点算法)分类器在新疆哈萨克族食管癌分型中的应用。方法:采用KNN分类器,依据食管癌的灰度-梯度共生矩阵和灰度共生矩阵特征值
【机 构】
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.新疆医科大学基础医学院,医学工程技术学院,公共卫生学院,第-附属医院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81160182,81460281,61201125),江西民族传统药协同创新项目(JXXT201401001-2),留学人员科技活动择优项目(2013)277号.
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目的:探讨KNN(k-Nearest Neighbor algorithm,K近邻结点算法)分类器在新疆哈萨克族食管癌分型中的应用。方法:采用KNN分类器,依据食管癌的灰度-梯度共生矩阵和灰度共生矩阵特征值,对其分型。选取样本量的40%、50%、60%作为三个训练集,K取1-29,训练并得到最优K值;选取样本量的10%到100%(以10%递增率)10个测试集,验证结果;获得最佳KNN分类模型,对模型进行评估。结果:训练结果:当K=1时,三种食管癌都能获得最高分类准确率。测试结果:改变测试集大小,当验证数据
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