Bài toán phân loại và ứng dụng trong đánh giá bệnh ung thư vú.

Abstract

Chương 1. Kiến thức chuẩn bị Giới thiệu về hàm phân phối xác suất, định lý Bayes, phân tích chùm các phần tử rời rạc, tập mờ, số mờ và các bài toán phân loại qua ba phương pháp: phương pháp hồi quy logistic, phương pháp Fisher và phương pháp SVM. Chương 2. Phân loại bằng phương pháp Bayes Nguyên tắc phân loại và sai lầm trong phân loại bằng phương pháp Bayes. – Các phương pháp tìm xác suất tiên nghiệm phổ biến. Thuật toán tìm xác suất tiên nghiệm dựa vào bài toán phân tích chùm mờ. – Các phương pháp ước lượng hàm mật độ xác suất phổ biến. – Copula và các họ phổ biến. Phương pháp ước lượng hàm mật độ xác suất dựa vào Copula. Đánh giá hiệu quả của phương pháp ước lượng hàm mật độ xác suất mới trong bài toán phân loại Bayes. Chương 3. Ứng dụng trong đánh giá bệnh ung thư vú Tổng kết một cách có hệ thống, rõ ràng các phương pháp phân loại cho các đối tượng khác nhau. Giải quyết vấn đề tính toán liên quan đến các thuật toán và ứng dụng phân tích tình trạng bệnh ung thư vú.