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一种基于机器学习方法的造血肿瘤亚型分类( A Subtype Classification of Hematopoietic Cancer Using Machine Learning Approach )
KH Park VH Pham K Davagdorj L Munkhdalai KH Ryu
造血癌是免疫系统细胞内的恶性转化。这种癌症通常发生在造血器官骨髓和淋巴结等区域，是一种可怕的疾病，它以自己的移动特性崩溃免疫系统。造血癌的特点是所表达的细胞，在造血过程中通常很难被检测到。为此，我们以造血系统肿瘤的五个亚型为研究对象，采用基于上下文和非上下文的机器学习算法进行分类研究。首先，采用PCA方法提取适合的特征，建立分类模型进行子类型分类。然后，采用支持向量机、K-最近邻、随机森林、神经网络四种机器学习分类算法和合成少数过采样技术生成模型。结果表明，大多数分类器在使用过采样技术时都有较好的分类效果，其中使用随机森林的过采样效果最好，达到了95.24%的分类效果。
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