Carregant...
Miniatura

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Natàlia Puig i Casanovas, 2022
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/192324

Estudi de l'aprenentatge automàtic per a la diagnosi del càncer de mama

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

[en] In this project we will show and discuss the classification algorithms, specifically, for the breast cancer diagnosis. From a theoretical point of view, we will study and prove the basic results of multivariate analysis, such as: dimension theorem, properties of multivariate distributions and the necessary results of Principal Components Analysis (PCA) with their respectively proofs. Then, from a more practical point of view, we will present the observed data, understanding their meaning, studying their properties and the subsequent application of a PCA. Finally, using R programming language, we will apply the data to the classification algorithms Naive Bayes and Support Vector Machine, showing the results that they provide. As well as we will see a brief explanation of the K-NN algorithm.

Descripció

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2022, Director: Sergi Baena i Miret

Citació

Citació

PUIG I CASANOVAS, Natàlia. Estudi de l'aprenentatge automàtic per a la diagnosi del càncer de mama. [consulta: 15 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/192324]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre