【老生谈算法】matlab实现支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断
该论文介绍了一种基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断方法，采用Matlab和支持向量机（SVM）算法进行分类。研究通过电阻抗频谱法获取乳腺组织的电阻特性，并利用SVM进行建模与分类。SVM采用径向基函数（RBF）核，通过交叉验证优化参数，最终在测试集上达到较高的分类准确率。实验结果表明，该方法能够有效区分癌变组织与正常组织，具有良好的应用前景。
Matlab实现支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断
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2、算法详解：
1、案例背景
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新兴的机器学习方法，其理论基础是Vapnik提出的统计学习理论（Statistical Learning Theory，STL）。该理论通过结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，系统地在降低训练集误差的同时，有效降低了模型的泛化风险，从而显著提升了模型的预测能力。在处理线性分类任务时，该方法将分类面设置为远离两类样本数据点的区域；而对于非线性分类问题，该方法通过将数据映射到高维空间，将其转化为线性分类问题。
本章将深入阐述支持向量机的分类原理，并将其运用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断研究。
乳腺是女性身体的核心器官，乳腺疾病类别繁多，病因复杂，其中乳腺癌作为一种常见的乳腺疾病，已成为危害女性健康的恶性肿瘤。近年来，乳腺癌等乳腺疾病的发病率持续攀升，被医学界一致认定为“女性健康的头号杀手”。
不同生物组织在直流状态下呈现不同的电阻特性，这一特性随着外加电信号频率的变化而表现出显著差异。常见的电阻抗测量方法主要包括基于电阻抗频谱分析的方法(Impedance Spectroscopy)、基于阻抗扫描成像法的方法(Electrical Impedance Scanning, EIS)以及基于电阻抗断层成像法的方法(Electrical Impedance Tomography, EIT)等。基于电阻抗频谱分析的方法(Impedance Spectroscopy)的测量原理在于生物组织的电阻抗值会随着外加电信号频率的变化而显著变化；阻抗扫描成像法基于癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织在电导率（阻抗率）上的显著差异，从而导致均匀分布在组织外的外加电流或电压场发生畸变；基于电阻抗断层成像法的方法(Electrical Impedance Tomography, EIT)则通过在体表外周设置电极阵列，并通过微弱测量电流的方式，提取相关特征并重构出组织截面的电阻抗特性图像。
尽管目前电阻抗测量结果仍存在一定偏差，但研究表明，癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著差异。因此，乳腺组织的电阻抗特性可作为乳腺癌诊断的依据。由于电阻抗测量法具有无需侵入、成本低、易于操作等优点，随着技术的不断发展，测量精度的不断提升，基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断技术必将在临床应用中发挥独特作用。
3、主程序：
%% 清空环境变量
clear all
clc
%% 导入数据
load BreastTissue_data.mat
% 随机产生训练集和测试集
% n = randperm(size(matrix,1));
load n.mat
% 训练集——80个样本
train_matrix = matrix(n(1:80),:);
train_label = label(n(1:80),:);
% 测试集——26个样本
test_matrix = matrix(n(81:end),:);
test_label = label(n(81:end),:);
%% 数据归一化
[Train_matrix,PS] = mapminmax(train_matrix');
Train_matrix = Train_matrix';
Test_matrix = mapminmax('apply',test_matrix',PS);
Test_matrix = Test_matrix';
%% SVM创建/训练(RBF核函数)
% 寻找最佳c/g参数——交叉验证方法
[c,g] = meshgrid(-10:0.2:10,-10:0.2:10);
[m,n] = size(c);
cg = zeros(m,n);
eps = 10^(-4);
v = 5;
bestc = 1;
bestg = 0.1;
bestacc = 0;
for i = 1:m
for j = 1:n
cmd = ['-v ',num2str(v),' -t 2',' -c ',num2str(2^c(i,j)),' -g ',num2str(2^g(i,j))];
cg(i,j) = svmtrain(train_label,Train_matrix,cmd);
if cg(i,j) > bestacc
bestacc = cg(i,j);
bestc = 2^c(i,j);
bestg = 2^g(i,j);
end
if abs( cg(i,j)-bestacc )<=eps && bestc > 2^c(i,j)
bestacc = cg(i,j);
bestc = 2^c(i,j);
bestg = 2^g(i,j);
end
end
end
cmd = [' -t 2',' -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];
% 创建/训练SVM模型
model = svmtrain(train_label,Train_matrix,cmd);
%% SVM仿真测试
[predict_label_1,accuracy_1] = svmpredict(train_label,Train_matrix,model);
[predict_label_2,accuracy_2] = svmpredict(test_label,Test_matrix,model);
result_1 = [train_label predict_label_1];
result_2 = [test_label predict_label_2];
%% 绘图
figure
plot(1:length(test_label),test_label,'r-*')
hold on
plot(1:length(test_label),predict_label_2,'b:o')
grid on
legend('真实类别','预测类别')
xlabel('测试集样本编号')
ylabel('测试集样本类别')
string = {'测试集SVM预测结果对比(RBF核函数)';
['accuracy = ' num2str(accuracy_2(1)) '%']};
title(string)4、运行结果：
