【摘 要】
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本文讨论了用于乳腺癌细胞的最佳决策树设计问题,提出了综合最佳决策树新模型设计方法,将树设计分为初级最佳树设计与终级最佳树设计过程,前者用树设计最佳化方法建立初级树
【机 构】
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清华大学无线电系图象信息教研组,清华大学无线电系图象信息教研组北京,北京
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本文讨论了用于乳腺癌细胞的最佳决策树设计问题,提出了综合最佳决策树新模型设计方法,将树设计分为初级最佳树设计与终级最佳树设计过程,前者用树设计最佳化方法建立初级树结构,后者用重置法求得初级树各终节点的混叠样本空间,对其进行完备空间划分,建立相应的具有最少平均节点数的最佳树,对初级树进行修正,得终级最佳决策树.这种决策树模型具有较高的分类精度及可靠性,设计过程完全自动化.对六类乳腺癌细胞进行识别,其重置识别正确率达100%,实际测试样本测试识别正确率达70%以上,而分三类时,识别正确率达84%以上.
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