乳腺癌一直是威胁妇女生命的主要疾病之一。 乳腺癌的早期发现和诊断在降低乳腺癌的死亡率中起着重要的作用。 在本文中，我们提出了一种与KNN，SVM和朴素贝叶斯相结合的选择性集合方法，以结合超声图像和X线钼靶图像对乳腺癌进行诊断。 我们的实验结果表明，选择性分类方法的准确度为88.73％，灵敏度为97.06％，对于乳腺癌的诊断是有效的。 指标提出了一种选择整体学习基础分类器的新方法。