摘要
支持向量机是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的可训练学习方法，它作为一种有效的分类工具，被广泛应用于临床诊断、医学影像、信号识别、疾病亚型区分、预后判断、基因微阵列等医学领域，并正在成为继神经网络之后新的研究热点，现对支持向量机在临床医学的应用进展进行综述，并对其在临床医学领域未来的应用趋势进行展望。
出处
《神经疾病与精神卫生》
2017年第11期812-815,共4页
Journal of Neuroscience and Mental Health
基金
国家自然科学基金项目（81371494）
关键词
临床医学
机器学习
支持向量机
综述
Clinical medicine
Machine learning
Support vector machine
Review
