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应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作

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PSpincalc包的态度表示形式之间进行转换： DCM、 欧拉角、 四元数和欧拉矢量在三维空间中旋转形式主义来自维基百科，自由的百科全书在几何中，各种形式主义是用来表达一个自转周期为三个维度作为数学变换。在物理学中，这一概念应用于经典力学的纯旋转运动的定量描述科学旋转 （或角） 运动学在哪里。对象在给定时刻的取向被描述相同的工具，因为它被定义为从参照放置在空间中，虚构的旋转，而不是实际观察从以前放置在空间旋转。根据 Euler 的旋转定理一个单一旋转某个坐标轴的描述刚体 （或三维坐标系统与固定的起源） 旋转。这种轮换可以通过最小的三个实际参数唯一描述。然而，由于各种原因，有几种方式来表示它。很多这些意见书超过必要的最低限度的三个参数，使用他们每个人都仍然虽然只有三个自由度。旋转矩阵单位向量上述的黑社会也称为基础。在其当前位置 （旋转） 中指定此基础向量的坐标 （组件），职权 （非旋转） 坐标轴，将完全描述的转动。三个单位向量 scriptstyle 帽子 {mathbf {蓝}}、 scriptstyle 帽子 {mathbf {v}} 和 scriptstyle 帽子 {mathbf {白}} 构成每个旋转的基础包括 3 坐标，收益共进行 9 参数。这些参数可以写成的元素称为一个旋转矩阵的 3 × 3 矩阵 scriptstyle mathbf {A}。欧拉轴和角度由欧拉轴和角度旋转的可视化效果。主要文章： 轴 — — 角度代表性从 Euler 的旋转定理，我们知道任何旋转可以表示为一个单一的旋转某个坐标轴。中轴是单位向量 （唯一标志除外） 由旋转不变。角的大小也是独特的与它的标志由旋转轴的标志。欧拉旋转欧拉旋转背后的理念是将拆分完成旋转坐标系的三个简单的本构轮换，叫做岁差、 章动，内在的旋转，被他们每一个增量对欧拉角之一。请注意外部矩阵将代表一个旋转轴之一的参考帧，内在的矩阵表示一个旋转移动框架轴之一。中间矩阵代表围绕称为节点线中间轴的旋转。四元数主要文章： 四元数和空间旋转四元数，形成一个四维向量空间，已证明非常有用的在代表轮换以上其他表示形

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