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本發(fā)明設計一種基于多維高斯分布貝葉斯分類的癌癥復發(fā)預測系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用預處理模塊、訓練模塊和貝葉斯分類器實現(xiàn)癌癥復發(fā)的預測。預處理模塊對訓練集進行數(shù)據(jù)清洗并生成類向量數(shù)據(jù)集；訓練模塊首先計算兩個類屬性先驗概率，然后利用pearson相關系數(shù)將數(shù)據(jù)屬性分成與類屬性關聯(lián)度緊密的類數(shù)據(jù)屬性集合和與類屬性關聯(lián)度稀疏的兩類數(shù)據(jù)屬性集合，兩類數(shù)據(jù)屬性集合分別利用多維高斯分布和一維高斯分布來計算相應的概率；貝葉斯分類器將兩者概率及類別的先驗概率聯(lián)合共同作為數(shù)據(jù)屬于每個類的概率，并據(jù)此判別癌癥的分類測試結果。本發(fā)明提高了癌癥是否復發(fā)的預測準確率。