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文件大小: 451kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-18
详细说明：黑色素瘤在家评估
该项目旨在允许用户上传皮肤区域的照片，然后让程序使用“ K最近邻居分类”来确定是否可能患有黑色素瘤。 该程序测试用于识别黑色素瘤体征的五个变量中的两个：不对称和皮肤区域中包含的颜色数量。
指示
在main.py文件中，用户可以轻松运行代码：
请注意：main中的代码已经全部写完，因此用户可以按原样运行代码以获取所有信息； 但是，如果他或她只想打印一些代码，则下面将显示如何执行此操作的说明。
K最近邻居的精度：
要了解K最近邻居分类对所提供数据的准确性，可以分别在ff中输入20和“坏”和“好”来调用ff中的colors_info和get_asym_info函数，以便该函数知道要从中获取图像的文件。
由于不对称值已经在0-1的范围内，因此无需对该数组进行归一化； 但是，颜色可以。 这可以通过在ff中调用normalize函数来完成。
然后，必须将创建的数组放入正确的
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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