K-SVM算法实现乳腺癌数据的良恶性预测的代码

K近邻支持向量机（K-SVM）是一种基于实例的学习方法，而不是通过找到最优决策边界。不过，在Python的scikit-learn库中并没有直接提供K-SVM，而是有传统的SVM实现。下面是一个基本的例子，展示如何使用SVM对乳腺癌数据进行二分类预测，假设已经导入了必要的库并加载了breast_cancer_data数据集：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载乳腺癌数据集
data = datasets.load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 数据预处理，标准化特征值
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用SVC创建SVM模型，选择线性核
svm_model = SVC(kernel='linear')  # 这里是线性核，如果是非线性的可以尝试rbf、poly等

# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 可能需要进行调参优化，如C参数和gamma参数

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能还需要进行更多的数据预处理步骤，例如缺失值处理、异常值检测等。此外，SVM的参数调整（如C和gamma）对于模型性能至关重要。