基于机器学习的医疗数据分析

• 作者: 龙跃飞 李泽滔
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 关键词: 数据分析 监督学习算法 K-最近邻 乳腺癌
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用|Academic research and application
• 页码范围: 18-20,23
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2020.12.006

摘要

数据分析可以解决数据量大,数据结构复杂等问题,在医疗方面可对大量的医疗数据进行精准分析,本文主要研究监督学习算法中的决策树算法、随机森林算法、K-最近邻算法在乳腺癌数据分析中的应用.通过建立统计分析模型、验证比较得出K-最近邻算法为这3个算法中最合适于乳腺癌数据分析的算法,准确率高达99.86％.