高效凸包向量网络：乳腺癌分类的新方法

"这篇研究论文提出了一种名为高效凸包向量网络（ECHVN）的新算法，用于乳腺癌的分类。该算法基于对Graham Scan凸包算法的改进，利用SSGM排序，特别适用于处理可能存在重复值的大规模数据集。算法的时间复杂度在最佳情况下为O(n)，最坏情况下为O(n log n)，而空间复杂度为O(1)，优于传统的Graham Scan算法。此外，还探讨了将ECH与支持向量机（SVM）相结合的应用，以提高分类性能。" 本文发表在2019年可持续计算科学、技术和管理国际会议（SUSCOM-2019）上，由Sunil Gupta, Vinita Gupta和Kratika Agarwal共同撰写。作者来自印度的不同学术和工业背景。 文章的核心在于解决凸包问题，特别是对于那些包含重复值的数据集。凸包是多边形边界的概念，在数据分析和机器学习中有着广泛的应用，如在乳腺癌分类中。传统的Graham Scan算法在处理这类问题时需要先进行排序，其时间复杂度为O(n log n)，而新提出的ECH算法则降低了排序的需求，提高了效率。 ECH算法利用SSGM Sort进行优化，这是一种快速排序方法，可以有效地处理有重复值的情况。由于数据集可能包含重复元素，ECH算法能够在保持较低时间复杂度的同时，减少内存需求，达到常量级空间复杂度O(1)。这对于处理大规模数据集尤其有利，因为它避免了额外的存储开销。 此外，论文还引入了高效凸包向量网络（ECHVN），这是在结合了ECH算法和SVM的优势后构建的。SVM是一种强大的监督学习模型，常用于分类任务，尤其是二分类问题。通过将数据表示为凸包向量，并结合SVM的分类能力，ECHVN有望提高乳腺癌分类的准确性，同时保持计算效率。 总结来说，这篇论文贡献了一种新的数据处理方法，特别是对于医疗领域的癌症分类，它降低了计算复杂性，提高了空间效率，并探索了与SVM的集成，从而提升了预测模型的性能。这一进展对于未来的大数据驱动的医学诊断和研究具有重要意义。