支持向量机分类案例 医学

支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种常用的监督学习模型，特别适合用于分类和回归分析。在医学领域，SVM 被广泛应用，比如疾病诊断、基因表达数据分析、图像识别等。

例如，在医学影像诊断中，SVM 可以帮助识别肿瘤细胞。通过训练，SVM 会寻找数据集中样本的最佳超平面（最能区分正常组织和异常组织的决策边界），这可能是基于像素特征的模式。对于一个新的影像，SVM 然后依据这个超平面来预测它是健康还是患病。

另一个应用案例是在癌症患者的预后评估中， SVM 可以基于临床数据如年龄、性别、病理分级、治疗历史等作为输入变量，预测患者生存率或复发风险。