| 乳腺癌诊断指标的数理统计分析 |
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| 引用本文： | 郑文捷,翟红林,陈兴国,胡之德.乳腺癌诊断指标的数理统计分析[J].兰州大学学报(自然科学版),2004,40(1):61-63. |
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| 作者姓名： | 郑文捷 翟红林 陈兴国 胡之德 |
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| 作者单位： | 兰州大学,化学化工学院,甘肃,兰州,730000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(20275014)资助项目 |
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| 摘 要： | 以UCI机器学习知识库提供的683个乳腺癌数据为基础，利用相关分析、逐步线性回归和主成分分析等数理统计方法，对用于诊断检测乳腺癌各指标间的相互关系及主要判断指标进行了深入研究，指出细胞大小的均匀性(X2)、细胞形状的均匀性(X3)是检测乳腺癌诸指标中最重要的指标。
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| 关 键 词： | 乳腺癌 诊断 相关分析 逐步线性回归分析 主成分分析 |
| 文章编号： | 0455-2059(2004)01-0061-03 |
Mathematical statistic analysis of the diagnosis guideline data of breast cancer |
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| ZHENG Wen-jie,ZHAI Hong-lin,CHEN Xing-guo,HU Zhi-de.Mathematical statistic analysis of the diagnosis guideline data of breast cancer[J].Journal of Lanzhou University(Natural Science),2004,40(1):61-63. |
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| Authors: | ZHENG Wen-jie ZHAI Hong-lin CHEN Xing-guo HU Zhi-de |
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| Abstract: | The 683 guideline data in UCI machine-learning database in the diagnosis of breast cancer were analyzed by the correlation analysis, stepwise regression analysis and principal component analysis methods for the ?rst time. The uniformity of cell size (X2) and the uniformity of cell shape (X3) were the key guideline data. |
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| Keywords: | breast cancer diagnosis correlation analysis stepwise analysis principle component analysis |
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