基于SVM方法的医学图像分类研究

论文将支持向量机的机器学习方法引入到医学图像的分类问题。首先概述了支持向量机的理论基础和数学模型，着重介绍了支持向量机的推广能力和核函数理论。其次介绍了一些主要的改进支持向量机学习算法，分析了这些算法的优缺点。最后应用支持向量机方法对乳腺X线图像提取出来的特征样本进行分类，采用交叉检验方法进行支持向量机核函数参数的选择，取得了较好的分类准确率。