基于单层竞争神经网络的患者癌症发病预测

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0 D1 V& N$ r7 d) P+ h- T1. 单层竞争神经网络：这是一种神经网络结构，通常用于无监督学习，其结构包括输入层和竞争层。竞争层神经元相互竞争以确定激活，最终产生聚类效果。
) k9 ~$ x/ y: Y+ y6 K1 ^2. 患者癌症发病预测：指通过患者的相关数据，如基因型、生活方式等，利用神经网络模型预测患者是否可能患癌症。这种预测有助于早期诊断和治疗。
5 T( H9 v4 b. B/ C: {# X5 c3. 代码实现：通过编写代码实现患者癌症发病预测的功能，包括数据预处理、神经网络模型构建和训练等步骤，以及预测结果的输出与分析。