基于GFS进行威斯康星州乳腺癌（诊断）数据分析（Matlab代码实现）

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目录

💥1 概述

基于GFS进行威斯康星州乳腺癌（诊断）数据分析研究

一、引言

二、数据集介绍

三、GFS简介

四、数据预处理

五、特征选择

六、模型训练与评估

七、研究结果与讨论

八、结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

---

💥1 概述

建立一个精确的数据分析系统用于乳腺癌图像识别，在医生评估患者的信心方面具有显著提升作用，并可应用于诊所数据库中的历史扫描记录。模糊逻辑体系非常适合构建专家知识存储和规则集合。这些知识存储与规则集合能够精准模拟人类专家的知识结构。遗传算法采用数据子集训练模糊逻辑系统的最优隶属度函数参数及优化后的规则集合。这两种技术的结合可用于开发高度准确的癌症诊断近似器

基于GFS进行威斯康星州乳腺癌（诊断）数据分析研究

一、引言

乳腺癌是全球女性面临的重大健康挑战之一，在提高治疗效果和改善患者存活率方面具有重要意义。威斯康星州乳腺癌诊断数据集（ Wisconsin Breast CancerDiagnostic Dataset, WBCD）作为一种经典的机器学习数据集，在开发乳腺癌诊断方案方面发挥着重要作用。然而，在面对海量数据时，传统单机式机器学习方法面临着计算能力和存储资源的限制。因此本研究旨在探索如何基于Google File System (GFS) 构建分布式机器学习框架来分析WBCD数据集，并最终提出一种可扩展且高效的乳腺癌诊断方法。

二、数据集介绍

WBCD数据集涵盖569个样本，并为每个样本提供了32项详细特征信息。这些特征具体包括肿瘤细胞核的半径大小及其均值参数等关键指标。该数据集按照肿瘤性质的不同分为良性与恶性两种类型，并且具备以下显著特点：

1. 数据量处于合适的规模，并能够支持有效的机器学习模型训练与测试过程。
2. 特征极为丰富，并且囊括了肿瘤细胞的各个方面，在此基础上有助于建立全面可靠的诊断模型。
3. 分类清晰明确，并且能够在确保准确判断的基础上实现可靠的诊断流程。

三、GFS简介

Google File System (GFS) 作为一种高度可扩展的分布式文件系统，在构建分布式机器学习平台方面扮演着关键角色。它具备高容错性、高吞吐量以及低延迟等特点，在存储与处理大规模数据时展现出卓越的能力。借助Google File System (GFS)，数据与计算任务能够被分配至多个节点上以规避单机环境的局限，并从而能够处理更大规模的数据并加快模型训练速度

四、数据预处理

在存储WBCD数据集至GFS之前必须进行数据预处理。这些过程涉及多个环节包括：

1. 分段处理：采用分段策略将原始数据集划分为多个较小的数据块，并确保每个块中包含适量的样本数量。
2. 资源分配：通过GFS集群实现资源的分布式存储，并利用其自动负载均衡特性完成数据的冗余备份。
3. 缺失处理：针对可能存在的缺失值问题，在数据分析阶段可采用均值填充等方法进行填补工作。
4. 异常识别：通过可视化分析识别出离群点，并结合领域知识采取相应的处理措施以确保数据分析质量。
5. 特征缩放：为解决特征尺度差异较大的问题，在数据分析前需对数据进行标准化或归一化处理；具体采用哪种标准化方法需根据模型需求和数据特征来确定。

五、特征选择

该领域中的关键研究在于实现高效的特征提取机制，并将其与先进的算法结合使用；此外，在分布式计算环境中运行时，并行化的特征提取能够有效提升效率；基于WBCD数据集的场景下，则可以根据具体需求灵活应用不同的优化策略和评估指标来确保最佳性能表现；

1. 基于方差筛选的方法通过设定阈值标准来去除那些方差数值低于该标准的特徵。
2. 单变量选择技术通过统计检验（如卡方测试和F检测）来评估各个单一变量与目标变量之间的相关程度。
3. 递归特征消除法通过逐步迭代模型训练过程，在每一步都剔除当前对模型贡献最小的重要度最低的特徵直至满足预定的目标特徵数目。
4. 基于机器学习算法的自动特徵权重计算机制，在决策树和随机森林等算法中均能够有效地识别并提取出对模型预测结果具有显著影响力的特徵进而实现精准的数据建模过程。

六、模型训练与评估

基于分布式机器学习架构中的一种先进方案是可采用多种经典的机器学习算法对WBCD数据集进行建模训练工作。具体而言，在模型训练阶段已完成之后，则需通过科学的方法对其性能表现展开评价与验证工作。评价指标体系包含精确率、召回率以及F1得分等多个关键参数指标。为了全面分析不同算法及其特征选择策略的表现差异性问题，则需对各项指标数值展开深入比较研究工作

七、研究结果与讨论

本研究利用GFS平台开发了一个分布式机器学习架构，并对WBCD数据集进行了系统性研究。通过实施数据预处理流程、采用特征筛选方法以及完成模型训练与验证工作等关键环节的执行，得出了以下研究成果：

分布式机器学习框架能够以高效率地处理大规模数据集，并提高模型训练过程的速度。
借助特征选择技术的应用方式来实现对模型复杂度的降低，并从而减少不必要的计算资源消耗，并提升模型性能。
该框架在WBCD数据集上展示了多样化的机器学习算法性能表现，
其中一些算法在准确率、召回率等方面表现出色。

八、结论与展望

本研究成功地将分布式文件系统应用于威斯康星州乳腺癌（诊断）数据分析中，并开发了一种可扩展且高效的乳腺癌诊断方案。通过数据预处理、特征选择以及模型训练和评估等多个步骤，则得出了具有实用价值的乳腺癌诊断模型。未来研究可能进一步探索其他分布式文件系统在医疗数据分析中的应用，并结合深度学习等技术以提高诊断模型的性能水平；同时也可以考虑将本研究的方法推广至其他类型的医疗数据集以促进医学领域的智能化发展

📚****2 运行结果

部分代码：

clear all
clc

load wbcds.mat
load train-valds.mat

% Setting up the Genetic Algorithm:

Prob.goal = @funcfit; % Goal of the algorithm
Prob.vari = 30; % Number of genes

P = 25; % 染色体数量
G = Prob.vari; % 基因数量
MG = 100; % 最大进化代数
Pc = .9; % 交叉概率
Pm = 0.3; % 变异概率
Er = 0.04; % 精英策略概率
visualize = 1; % 绘制最优解随时间的变化曲线

[MostFit] = GA(P,G,MG,Pc,Pm,Er,Prob.goal,visualize,trainds)

% Display the results:

What is the optimal gene achieved by the algorithm?
MostFit.Gene
What is the optimal fitness value obtained by the system?
MostFit.Fit
What is the shortest path between nodes in this graph?
MostFit.Gene

clc
clf
clear all

load wbcdnoid.mat
load dsinfo.mat

K=5; % Number of clusters

% Normalize data

normwbcd = normalize(wbcd);

% Use fcm function to find K clusters in this data set:

[center,U,objFcn] = fcm(normwbcd,K)

% Plot convergence:

figure(1)
plot(objFcn)

% Find which data belong to which cluster:

maxValue = maximum(U);
firstIndex = locate the position where U's first row equals maxValue;
secondIndex = locate the position where U's second row equals maxValue;
thirdIndex = locate the position where U's third row equals maxValue;
fourthIndex = locate the position where U's fourth row equals maxValue;
fifthIndex = locate the position where U's fifth row equals maxValue;

% Sort clusters into their own matrices:

id1 = zeros(length(index1),31);

for k = 1:length(index1)
id1(k,:) = wbcd(index1(k),:);
end

id2 = zeros(length(index2),31);

for k = 1:length(index2)
id2(k,:) = wbcd(index2(k),:);
end

id3 = zeros(length(index3),31);

for k = 1:length(index3)
id3(k,:) = wbcd(index3(k),:);
end

id4 = zeros(length(index4),31);

for k = 1:length(index4)
id4(k,:) = wbcd(index4(k),:);
end

id5 = zeros(length(index5),31);

for k = 1:length(index5)
id5(k,:) = wbcd(index5(k),:);
end

% Find min / max / range / median for clusters:

id₁_info = [
min(id₁),
max(id₁),
max(id₁) - min(id₁),
med(id₁)
];
id₁_mp = (
med[id₁] - wbc_d_min
) / wb_c_range;

计算id2info包含四个元素：最小值；最大值；最大差与中位数。
计算id2mp等于中位数减去wbcdmin再除以wbcrange。

id3info 被赋值为由以下四个元素组成的向量：id3的最小值、最大值、最大与最小之差以及id3的中位数。
id3mp 被赋值为（id3的中位数减去wbcd中的最小数值）与wbcrange范围之比。

id�info = [minimum('id�'), maximum('id�'), maximum('id�') - minimum('id�'), median(getId信息)); id�mp = (median(getId信息) - wbcdmin) / wbcrange;

id₅info等于由以下四个元素组成的数组：第一个元素是最小值；第二个元素是最大值；第三个元素是最大值减去最小值；第四个元素是中位数。
并且
id₅mp等于（中位数减去wbcdmin）与wbcrange的比。

🎉********3 参考文献

文章部分参考内容源自网络，在文中标注来源并注明参考文献编号。可能存在不足之处如发现问题，请随时联系作者修改。（供参考使用，请以实际运行结果为准）

🌈4 Matlab代码实现