乳腺癌计算辅助系统-开源解决方案

该数据集包含用于预测乳腺癌肿瘤良恶性的数据，并已划分为训练集和测试集，可用于训练和评估机器学习模型。

在乳腺癌检测中，该MATLAB代码利用预训练模型对图像进行分类。需要的前提条件包括Python 2.7和MATLAB（使用LIBSVM）。数据集来自BreakHis，使用VGG-16权重进行处理。方法包括特征提取、数据平衡处理以及使用线性SVM、多项式SVM和随机森林进行分类。

pgRouting 是一个强大的开源扩展，为 PostgreSQL 数据库提供了路径分析和导航功能。基于开源架构，pgRouting 能够帮助开发者构建高效、灵活的路径规划解决方案。

JDMF是一个采用Java编写的数据挖掘框架，其主要特点包括简单易用、灵活性高以及支持多种算法和输入输出格式，例如XML、CSV、JDBC和Java bean。它能够生成多种输出数据，如XML、纯文本信息和图表。

Node Interactive Use Scheduler（NIUS）是一个专为科研环境设计的开源软件系统，允许管理员保留计算节点供特定用户群组进行专享的交互式使用。NIUS的核心目标是有效管理和分配资源，尤其在高需求的工作站场景中，如芝加哥伊利诺伊大学国家数据挖掘中心。该系统能够帮助研究人员更高效地利用计算资源，避免资源争夺，从而提高研究效率。NIUS具备高度可定制性和灵活性，社区贡献和维护保证了其稳定性和兼容性，用户可根据需求调整和优化系统。

2011数据库技术大会资料显示，爱可生公司的杨涛介绍了基于MySQL的开源数据仓库解决方案。

Apache Griffin是一个分布式数据系统中的开源数据质量解决方案。它在Hadoop、Spark、Storm等系统中提供统一的流程，用于定义和检测数据集的质量，并及时报告问题。Apache Griffin填补了大数据质量领域的空白，如同空气质量、水和食品安全对人类生活的重要性一样，数据质量在数据科学领域至关重要。在大数据时代，企业的决策调整和商机发现越来越依赖于数据分析和数据挖掘，数据质量的保证是一切数据分析和挖掘的基础。

开发一个精确的系统来分析乳腺癌图像数据，可以增强医生的诊断信心，并可用于扫描临床数据库中的所有历史扫描结果，以评估患者的风险。模糊逻辑系统能够建立准确近似人类专业知识的知识库和规则库，有助于医生例行诊断乳腺癌。遗传算法通过使用数据子集学习最佳模糊逻辑系统的隶属函数和规则库，增强系统在特定数据集上的表现。

MATLAB精确性验证脚本COMP9417项目：稳健支持向量机和乳腺癌分类提供了（a）所有代码文件和（b）如何使用它们的摘要。所有代码都按照与报告相对应的部分进行文件夹组织。第1节：数据预处理包含两个CSV文件在此文件夹中：data.csv（原始乳腺癌数据集）和processed_data.csv，这是处理后的数据集。通过运行preprocess.py文件构建处理后的数据集。您还可以选择添加命令行参数--plot True以获得数据集的相关热图。第2节：基本模型比较该processed_data.csv数据集再次包含在此处，以便于比较所需的运行。本节中的其他唯一代码是basic_models.