支持向量机在鼻咽癌患者5年生存状态预测中的应用

• 作者: 余舒 杨晓伟 杨祖元
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 半监督学习算法 鼻咽癌
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2007.06.007

摘要

利用最小二乘支持向量机和文献[10]中的半监督学习算法,我们对鼻咽癌患者5年生存状态进行了预测.实验结果表明:当已标注数据比较少时,两种方法的判别精度都比较低;随着已标注数据的增多,最小二乘支持向量机的推广能力逐渐增加,而半监督学习算法并没有给出更好的结果.这说明:对于鼻咽癌患者5年生存状态预测问题,最小二乘支持向量机比半监督学习方法更具有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓伟	华南理工大学数学科学学院	38	588	12.0	24.0
2	杨祖元	华南理工大学数学科学学院	3	15	1.0	3.0
3	余舒	华南理工大学计算机科学与工程学院	3	14	2.0	3.0