一种基于多粒度证据邻域粗糙集的乳腺癌数据分类方法

摘要

本发明提供了一种基于多粒度证据邻域粗糙集的乳腺癌数据分类方法，包括如下步骤：S10采集乳腺癌数据集，并将所述乳腺癌数据集分为训练数据集和测试数据集；S20在所述训练数据集上构建多粒度数据；S30在不同粒度的所述病理特征约简集合下预测所述测试数据的类别标签集合；S40根据投票机制得到所述测试数据集中票数最多的类别标签，获得乳腺癌数据分类结果。本发明的一种基于多粒度证据邻域粗糙集的乳腺癌数据分类方法，去除了冗余属性压缩乳腺癌数据规模，同时在分类过程中，将证据理论引入邻域粗糙分类，充分地利用了样本之间的紧密性，提升了对乳腺癌数据分类的效率和精度，对乳腺癌智能辅助分类具有较强的应用价值。