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搜索资源 - breast recognition
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乳腺癌分类程序，带有部分的原始数据，非常好-Breast cancer classification procedures, with part of the raw data, very good
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使用高斯模型对威斯康辛州大学医学院长期乳腺癌数据进行了贝叶斯模式识别。识别率为95以上，可以作为模式识别的重要案例。-Gaussian model using the University of Wisconsin School of Medicine conducted a long-term breast cancer data Bayesian pattern recognition. Recognition rate is above 95 can be regarded as an i
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本文建立了一个基于模块化设计思路的计算机辅助诊断系统借以对乳腺钼靶图像上的微钙化点进行检测和模式识别。
-In this paper, a modular design concept based on computer-aided diagnostic system to mammography for breast microcalcifications on the image to detect and pattern recognition.
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使用高斯模型对威斯康辛州大学医学院长期乳腺癌数据进行了贝叶叶斯模式识别。识别率为95以上，可以作为模式识别的重要案例。
-Gaussian model the long-term breast cancer data of the University of Wisconsin School of Medicine the Bayeux Yates pattern recognition. Recognition rate of 95 or more can be used as the p
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神经网络的应用——分类器中常用的分类数据集：乳腺肿瘤识别-That is commonly used in the application of neural network, a classifier classification data sets: breast tumor recognition
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基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有 遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考资料(The pattern recognition classification algorithm based on MATLAB for Iris and breast cancer data sets contains the implementation code of genetic algorit
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