机器学习在乳腺癌预测诊断及物联网安全攻击分析中的应用

# 机器学习在乳腺癌预测诊断及物联网安全攻击分析中的应用 ## 一、机器学习助力乳腺癌预测诊断 ### 1.1 乳腺癌现状 乳腺癌已成为全球影响女性健康的主要疾病之一。由于人们往往对癌症早期症状缺乏了解，乳腺癌的死亡率持续上升。2020 年，美国预计有 39,350 名女性死于乳腺癌，新增病例达 245,650 例。在过去二十年中，乳腺癌的诊断数量几乎翻了两番，死亡人数也从 2004 年的 720 万增加到 2022 年的 1020 万。常见的乳腺癌类型有浸润性癌和导管原位癌（DCIS），其中浸润性癌最为常见。 ### 1.2 信息技术在乳腺癌诊疗中的应用 信息和通信技术（ICT）在医疗实践中的成功应用，特别是在癌症护理领域，具有重要意义。数据挖掘在医疗行业中发挥着关键作用，可用于预测乳腺癌结果、降低药品价格、提高患者诊断质量以及实时决策以挽救生命。常用于乳腺癌预测的算法包括随机森林（RF）、朴素贝叶斯（NB）、k - 最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和逻辑回归。 ### 1.3 相关研究工作 近年来，众多关于乳腺癌的研究采用了合适的分类方法以获得最佳结果。SVM、逻辑回归和 KNN 等机器学习方法在预测乳腺癌方面较为常用。例如，Sudarshan Nayak 使用多种监督学习技术识别乳腺癌的三维照片，发现 SVM 总体表现最佳；Mohamed Bahaj 和 Youness Khoudfi 比较机器学习算法后，发现 SVM 分类器准确率达 97.49%，优于 KNN、RF 和 NB；Latchoumiet TP 开发了基于 SVM 的加权粒子群优化（WPSO）进行分类，KNN 分类得分达 96.8%；A. H. Osman 通过融合聚类技术和强大的概率向量支持机，对威斯康星乳腺癌诊断（WBCD）进行了解释，SVM 方法预测准确率达 98.03%。 ### 1.4 研究方法 #### 1.4.1 机器学习方法 - **支持向量机（SVM）**：通过最接近的数据点将数据集划分为多个类别，以找到最大边际超平面（MMH）。 - **决策树**：可用于多个领域，通过算法将数据集按多种条件划分为更小的数据集，随机决策森林可纠正训练集的过拟合问题。 - **K - 最近邻（K - NN）**：一种监督学习分类方法，通过大量标记点学习为新点标记标签。 - **决策树分类**：使用离散的目标变量值构建决策树模型，回归树的目标变量通常为常数。树中的节点或叶子代表类别标签，分支代表导致类别标签的属性组合。 #### 1.4.2 数据集获取 本研究使用威斯康星大学麦迪逊分校医院的乳腺癌数据库中的威斯康星乳腺癌诊断数据集。该数据集有 570 个诊断实例，其中良性 355 个，恶性 215 个，良性占比 62.28%，恶性占比 37.11%。 #### 1.4.3 实验设置 所有乳腺癌研究均使用 Scikitlearn 和 Python 编程语言。Scikit - learn 是 Python 的机器学习库，包含聚类、回归和分类方法，如 SVM、k - means 和 DBSCAN。Python