使用预训练模型进行乳腺癌图像分类的MATLAB代码

威斯康星医院的乳腺癌数据集，结构清晰、格式干净，拿来练手模型调优挺方便。尤其是搞分类算法的，这数据还挺有代表性，能直接拿来测你的SVM、决策树、神经网络啥的。 文件是压缩包格式，名字叫breast-cancer-wisconsin.names.zip，里面除了.data文件，还有文档，字段都有写清楚，直接喂进模型就行。嗯，列名不多，一眼能看明白。 像你要做恶性良性预测或者模型对比实验，这套数据还挺合适的。比如用sklearn跑个RandomForestClassifier试试看，十几秒就能搞定。 相关资源也不少，像乳腺癌肿瘤良恶性预测数据集、BP 算法和 C4.5 算法对比都能配合着用。做数据

这篇硕士论文代码是在瑞典隆德大学数学统计系撰写的补充，研究了使用Matlab 2017a编写和测试的乳腺癌患者预后分类的技术。为保护患者机密，没有提供数据。请在阅读代码前查阅相关论文。

JSADM是一项研究项目，专注于利用神经网络和各种数据挖掘算法来进行模式搜索。

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。

Inception-ResNet-v2是一个已经在ImageNet数据库子集上训练过的预训练模型。该模型包含825层，经过超过一百万张图像的训练，能够将图像分类为1000个不同的对象类别，例如键盘、鼠标、铅笔以及多种动物。要安装该模型，请从您的操作系统或MATLAB中打开inceptionresnetv2.mlpkginstall文件，并按照安装指南进行操作。使用示例： net = inceptionresnetv2() % 创建网络实例 % 读取图像以进行分类 I = imread('peppers.png'); % 裁剪图像以适应网络输入大小 sz = net.Layers(1).Inpu

乳腺癌智能诊断模型的妙用，说白了就是让机器来帮你分辨肿瘤是良性还是恶性。用了触诊成像结合临床数据，再搭配决策树和投票法，整个流程还挺智能的。哦对，数据少也不用担心，它用SMOTE 算法来补足样本，诊断准确率高达98%，已经能打了。模型的训练数据来自乳腺癌筛查，目标就一个——提高判断效率。比如你把医生的触诊结果喂给它，再丢点患者背景数据，它就能判断良恶性，响应也快。对了，这种方法还挺适合用在小型辅助诊断系统里。要是你对数据挖掘有兴趣，可以看看决策树算法的应用；想深入了解模型背后的算法逻辑，人工神经网络 BP 算法和C4.5的对比蛮有参考价值。甚至你还可以直接下载他们的开源辅助系统或者上手试试乳腺

图像分类实战：基于CNN的深度学习模型 本项目提供了一个用于图像分类的CNN模型源代码，展示了深度学习在计算机视觉领域的实际应用。项目亮点： 易于上手: 代码结构清晰，注释完善，适合初学者理解CNN原理和实践。 灵活配置: 用户可以根据实际需求，自由更换数据集或调整模型参数，进行个性化训练和优化。 拓展性强: 项目可作为学习起点，在此基础上进行扩展，应用于更复杂的图像分类任务。 快速开始 配置环境：安装Python、TensorFlow等必要库。 准备数据：选择目标数据集，并进行预处理。 模型训练：使用提供的代码进行模型训练，并根据需要调整参数。 模型评估：评估模型性能，并进行优化

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.

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM