應用模糊分群及機器學習提升分類正確率

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題名:	應用模糊分群及機器學習提升分類正確率
作者:	施啟翔黃美玲
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	決策樹資料探勘模糊分群法邏輯斯迴歸
日期:	2010
上傳時間:	2013-08-13 15:10:37 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	乳癌是女性最常見的癌症之一，根據美國癌症學會，2007 出版全球癌症情形及數據報告中指出，估計會有130 萬侵襲性乳腺癌新病例將發生於婦女同胞，所以如何快速的鑑別是否罹患乳癌疾病就相當的重要。本研究為資料探勘研究，找出重要資訊來做為醫師判別的參考依據，我們採用模糊分群法與K-means方法找出最佳分群結果並結合邏輯斯迴歸、類神經與決策樹來判斷患者是否罹患乳癌，計算其正確率，找出最佳的結合方法，並找出重要的變數以利未來的研究發展。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

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