MATLAB分类与判别模型算法:基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断分类程序【含Matlab源码 MX_003期】

news2024/11/14 23:53:14

说明

实现基于LVQ(Learning Vector Quantization,学习向量量化)神经网络的乳腺肿瘤诊断分类任务。LVQ是一种监督学习算法,通常用于模式识别和分类任务。

算法思路介绍:

  1. 导入数据

    • 加载名为"data.mat"的数据文件,其中包含乳腺肿瘤诊断所需的特征和标签信息。
    • 将数据集随机打乱,并将其分为训练集和测试集。这里采用了方法:随机打乱数据集并取前500个样本作为训练集,剩余的样本作为测试集。
  2. 创建网络

    • 使用LVQ神经网络,通过函数创建一个网络。LVQ网络的特点是具有明确的输出神经元和学习向量,适用于分类任务。
    • 指定了网络的输入特征范围、输出神经元数量(在这里为20个)、不同类别样本的比例以及学习率等参数。这些参数的选择对网络的性能和分类结果影响很大。
  3. 设置网络参数

           在这一步,设置了网络的训练参数,包括迭代次数、显示频率、学习率和训练目标。这些参数决定了网络在训练过程中如何调整权重和学习样本的过程。
  4. 训练网络

            使用函数对创建的LVQ网络进行训练,输入训练数据和对应的目标标签。网络将根据输入数据和目标标签的差异进行权重的调整,以最小化分类误差。
  5. 仿真测试

    • 训练好网络后,使用函数对测试集进行仿真测试,得到测试集的分类结果。
    • 根据LVQ网络的输出结果,将连续的输出转换为离散的类别标签。
  6. 结果显示

          统计和显示了各种诊断结果,包括总体病例数量、训练集病例数量、测试集病例数量、良性和恶性乳腺肿瘤的确诊数量、误诊数量以及确诊率等信息。

        代码实现了一个简单的乳腺肿瘤分类器,通过LVQ神经网络对乳腺肿瘤进行良性和恶性的分类,并输出了分类结果和相关统计信息,以评估分类器的性能。

部分代码(完整代码在最后):

%% 创建网络
count_B=length(find(Tc_train==1));
count_M=length(find(Tc_train==2));
rate_B=count_B/500;
rate_M=count_M/500;
net=newlvq(minmax(P_train),20,[rate_B rate_M],0.01,'learnlv1');
% 设置网络参数
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.show=10;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.1;
%% 训练网络
net=train(net,P_train,T_train);
%% 仿真测试
T_sim=sim(net,P_test);
Tc_sim=vec2ind(T_sim);
result=[Tc_sim;Tc_test]
%% 结果显示
total_B=length(find(data(:,2)==1));
total_M=length(find(data(:,2)==2));
number_B=length(find(Tc_test==1));
number_M=length(find(Tc_test==2));
number_B_sim=length(find(Tc_sim==1 & Tc_test==1));
number_M_sim=length(find(Tc_sim==2 &Tc_test==2));
disp(['病例总数:' num2str(569)...
      '  良性:' num2str(total_B)...
      '  恶性:' num2str(total_M)]);
disp(['训练集病例总数:' num2str(500)...
      '  良性:' num2str(count_B)...
      '  恶性:' num2str(count_M)]);
disp(['测试集病例总数:' num2str(69)...
      '  良性:' num2str(number_B)...
      '  恶性:' num2str(number_M)]);
disp(['良性乳腺肿瘤确诊:' num2str(number_B_sim)...
      '  误诊:' num2str(number_B-number_B_sim)...
      '  确诊率p1=' num2str(number_B_sim/number_B*100) '%']);
disp(['恶性乳腺肿瘤确诊:' num2str(number_M_sim)...
      '  误诊:' num2str(number_M-number_M_sim)...
      '  确诊率p2=' num2str(number_M_sim/number_M*100) '%']);

结果展示:

获取完整代码:MATLAB分类与判别模型算法:基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断分类程序

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1714409.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

C++学习~~对于二进制文件的读写命名空间再认识异常处理

目录 1.将数据以二进制形式放到磁盘 2.将上述的数据读入内存并且显示在显示器上面 3.异常处理机制 4.抛出异常的应用实例 1.将数据以二进制形式放到磁盘 (1)使用student定义结构体数组stud,并对其进行初始化,创建输出文件流对象outfile,这…

朋友圈定时发送设置

人日常中不可缺少的一件事,同时也是企业用来触达客户的重要渠道,下面一起来了解下微信朋友圈怎么定时发送呢?

音乐传奇告别之作:《杰作》未解之谜❗❗

坂本龙一的《杰作》不仅是一部音乐会纪录电影,更是他赠予世界的一封深情告别信。 这部影片精心收录了这位音乐巨匠生前最后一场钢琴独奏音乐会的珍贵瞬间, 其中涵盖了《圣诞快乐,劳伦斯先生》、《末代皇帝》、《水》等二十首令人陶醉的经典…

设计模式20——职责链模式

写文章的初心主要是用来帮助自己快速的回忆这个模式该怎么用,主要是下面的UML图可以起到大作用,在你学习过一遍以后可能会遗忘,忘记了不要紧,只要看一眼UML图就能想起来了。同时也请大家多多指教。 职责链模式(Chain …

手推车式电缆故障定位系统

武汉凯迪正大一体化电缆故障高压发生器用于测试各种型号的380V,600V,10kV,35kV,110kV,220kV,380kV电压等级的铜铝芯电力电缆、同轴通信电缆和市话电缆的各类故障,如电缆全长、开路、短路、断线、低阻故障、高阻故障、高阻泄露、高低阻抗接地、接地故障、铠装接地故障…

数据集——高分辨率图像分割成大小均匀图像(附Python代码)

将高分辨率图像分割成大小均匀的图像用于训练,可以提高训练效率,提高模型性能,并提供更大的灵活性。 目录 一、大小均匀图像用于训练优势二、代码2.1 代码参数修改2.2 代码2.3 输出2.4 分割结果 三、总结 一、大小均匀图像用于训练优势 内存…

3步操作助您轻松实现苹果手机照片一键传输至电脑

对于很多使用苹果手机的用户来说,随着手机中照片和视频数量的不断积累,如何将这些珍贵的回忆从手机转移到电脑,以便更好地保存、整理和分享,成为了一个值得关注的问题。那么,苹果手机怎么把照片导入电脑呢?…

职校老师的工资待遇怎么样

工资水平一直是教师们关注的焦点,毕竟,工资不仅关系到个人的生活品质,还影响着教师的职业满意度和工作动力。职校教师的工资待遇究竟是怎样的呢? 职校教师的工资水平受多种因素影响,包括地区、学校类型、个人资历和教学…

Qt 配置Eigen矩阵库 - 并简单测试

Qt 配置Eigen矩阵库 - 并简单测试 引言一、在Qt中配置Eigen二、低通Demo源码三、参考链接以及其他 引言 Eigen是一个开源的C模板库,提供了线性代数和矩阵运算的功能。它被设计为一个高性能、可扩展和易用的库,可以用于科学计算、机器学习和计算机图形学等…

Django 里如何使用 sqlite (操作步骤)

在 settings.py 里,已经设定好 sqlite 了 DATABASES {default: {ENGINE: django.db.backends.sqlite3,NAME: BASE_DIR / db.sqlite3,} }必须得设置好app # 在 settings.py 里INSTALLED_APPS [django.contrib.admin,django.contrib.auth,django.contrib.contentt…

安卓开发板_开发评估套件_4G/5G联发科MTK安卓主板定制开发

安卓开发板采用了联发科八核A53 CPU,主频2.0GHz,采用12nm制程工艺,拥有强大的通用计算性能。配备GE8300 GPU,支持1080P视频编码和H.264硬解码,能够解析目前流行的视频和图片格式,非常适合各种功能APP的测试…

16:00面试,16:08就出来了,问的问题有点变态。。。

从小厂出来,没想到在另一家公司又寄了。 到这家公司开始上班,加班是每天必不可少的,看在钱给的比较多的份上,就不太计较了。没想到8月一纸通知,所有人不准加班,加班费不仅没有了,薪资还要降40%…

封装--5.29

封装主要是封装属性,将改显示的显示,将改掩藏的掩藏(例如:一个女孩20岁了,但是她想告诉你她18岁怎么办,通过封装来解决) 编写规则: 定义时,在需要封装的属性前面加上pr…

《Navi韩语社》App:您的韩语学习与翻译的智能伴侣,支持韩文OCR文字识别提取,高精度韩语翻译!

《Navi韩语社》App,一款专为学习韩语和有韩语翻译需求的用户设计的多功能应用,它以翻译准确、功能丰富和操作简单的特点,成为了众多学习韩语的学生、计划去韩国旅游的背包客必备的韩语翻译工具。 🌟 精准翻译,一触即达…

linux的磁盘分区与管理

磁盘分区与管理 识别磁盘 一块硬盘的“艺术”之旅(硬盘空间使用,经历的步骤) •识别硬盘 > 分区规划 > 格式化 > 挂载使用 Unix/Linux的基本哲学理念:一切皆文件 /dev:存放设备(键盘、鼠标、光驱、硬盘……

springboot学生就业信息管理系统-计算机毕业设计源码95340

摘 要 信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径,但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向,由于站在的角度存在偏差,人们经常能够获得不同类型信息,这也是技术最为难以攻克的课题。针对学生就业信息管理系统等问题,对…

Java 实现二叉搜索树 代码

新建文件 创建TreeNode类,实例化 直接在BinarySearchTree类里面写就可以 static class TreeNode {public int key;public TreeNode left;public TreeNode right;TreeNode(int key) {this.key key;}}public TreeNode root; 插入节点 insert public boolean inser…

LabVIEW机器设备的振动监测

振动监测是工业和机械维护中重要的一部分,通过检测和分析机械振动,提前发现潜在故障,确保设备的可靠运行。LabVIEW是一种强大的图形化编程环境,非常适合用于振动监测系统的开发和实施。以下从多个角度详细介绍LabVIEW在振动监测中…

leetCode.87. 扰乱字符串

leetCode.87. 扰乱字符串 题目思路(该方法以前可以过,现在对时间复杂度的要求严格了许多,不能过去): 这里显示,能够让我自己后期复习的时候,可以掌握最基本的做法(尽管不能通过全部样…

端口扫描利器--nmap

目录 普通扫描 几种指定目标的方法 TCP/UDP扫描 端口服务扫描 综合扫描 普通扫描 基于端口连接并响应(真实) ​ nmap -sn 网段(0/24)-sn 几种指定目标的方法 单个IP扫描 IP范围扫描 扫描文件里的IP 扫描网段,(排除某IP) 扫描网段(排除某清单IP) TCP/UDP扫描 -sS …