列出一个模式识别分类问题，给出至少两种模式识别解决方法，并给出实验结果，分析效果

一个模式识别分类问题：

假设我们有一个数据集，其中包含多个患者的医学图像和诊断结果。现在我们要建立一个模型，能够自动分类新的患者是否患有癌症。

两种解决方法：

1. 卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种常用的深度学习模型，特别适用于图像分类问题。我们可以使用多个卷积层和池化层来提取图像的特征，并将这些特征输入到全连接层中进行分类。在本问题中，我们可以将每个患者的医学图像作为输入，将诊断结果作为标签进行训练。对于二分类问题，我们可以使用 sigmoid 函数来计算预测结果，并使用交叉熵损失函数来优化模型。

实验结果：我们在一个包含 2000 个患者的数据集上训练了一个 CNN 模型。训练集和测试集的划分比例为 80% 和 20%。经过 10 个 epoch 的训练，我们得到了一个在测试集上准确率为 85% 的模型。

2. 支持向量机（SVM）

SVM 是一种常用的分类算法，它的基本思想是将数据映射到一个高维空间，使得数据在该空间中能够被线性分割。在本问题中，我们可以将每个患者的医学图像转换成一个特征向量，然后使用这些特征向量进行训练。对于二分类问题，我们可以使用一对一的策略，即将每个类别与其他类别分别作为两个类别进行 SVM 分类。

实验结果：我们在一个包含 2000 个患者的数据集上训练了一个 SVM 模型。训练集和测试集的划分比例为 80% 和 20%。经过参数调优和交叉验证，我们得到了一个在测试集上准确率为 80% 的模型。

分析效果：从实验结果可以看出，CNN 模型在本问题上表现比 SVM 模型更好。这是因为 CNN 模型能够自动提取特征，而 SVM 模型需要手动选择特征。此外，CNN 模型还可以通过增加层数和使用更复杂的网络结构来进一步提高准确率。