请编写python代码解决应用问题:乳腺癌数据集有 569个样本 30个特征，二类类型分良性 benign 357 样本、恶性 ma1ignant 212 样本。 请使用 2 种分类方法(朴素贝叶斯分类器+更高 性能分类器)建立模型判别样本的类另到，依据划分数据集为训练集和测试集，并对比2种方法的性能。 并写出原理设计(简单写出:完成任务采用的方法，该方法的原理/公式) 数据集的来源:from skleam.datasets impo it load breast cancer

好的，以下是解决问题的Python代码（与前一个问题的代码基本相同）：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立朴素贝叶斯分类器并训练模型
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train, y_train)

# 使用朴素贝叶斯分类器预测测试集并计算准确率
nb_preds = nb_clf.predict(X_test)
nb_acc = accuracy_score(y_test, nb_preds)
print("朴素贝叶斯分类器的准确率为：", nb_acc)

# 建立更高性能的分类器（SVM）并训练模型
svm_clf = SVC()
svm_clf.fit(X_train, y_train)

# 使用SVM分类器预测测试集并计算准确率
svm_preds = svm_clf.predict(X_test)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_preds)
print("SVM分类器的准确率为：", svm_acc)

这段代码实现了乳腺癌数据集的加载、数据集的划分、朴素贝叶斯分类器和SVM分类器的建立与训练、测试集的预测和准确率的计算。通过比较两种分类器的准确率，可以得出它们的性能差异。

朴素贝叶斯分类器的原理是基于贝叶斯定理和特征之间独立假设的基础上，对样本进行分类。具体地，对于一个待分类的样本，将其特征向量作为条件，计算该样本属于每个类别的概率，选择概率最大的类别作为该样本的分类结果。朴素贝叶斯分类器的公式为：

$$ P(y|x_1,x_2,...,x_n) = \frac{P(x_1,x_2,...,x_n|y)P(y)}{P(x_1,x_2,...,x_n)} $$

其中，$y$ 表示类别，$x_1,x_2,...,x_n$ 表示特征向量。

SVM分类器的原理是将样本映射到高维空间中，找到一个超平面将不同类别的样本分开。具体地，对于一个二分类问题，SVM会找到一个超平面$w^Tx+b=0$，使得正类样本的投影点在超平面一侧，负类样本的投影点在超平面另一侧，并且正类样本和负类样本到超平面的距离最大。SVM分类器的公式为：

$$ f(x) = sign(w^Tx+b) $$

其中，$w$ 表示超平面的法向量，$b$ 表示超平面的截距，$sign$ 表示符号函数。