基于深K近邻和朴素贝叶斯分类算法的肿瘤诊断

本文试图将深k近邻和朴素叶贝斯分类算法来解决肿瘤诊断的问题。肿瘤现在已经成为我国乃至世界范围内的常见病和多发病,尽早诊断和治疗对肿瘤患者的未来至关重要。异型性是肿瘤异常分化在形态上的表现。肿瘤细胞异型性小,与正常组织相似,分化和低恶性。肿瘤细胞异型性大,与正常组织相似度小,分化程度低,恶性程度高。区别这种异型性的大小是诊断肿瘤,确定其良性、恶性的主要组织学依据,但最大的问题在于准确诊断存在困难。本文从概率的角度,结合深K近邻与朴素贝叶斯分类算法开展研究,对尽可能准确的诊断提出合理的算法。