分类是机器学习最重要的任务之一。生活中的一些决定可以被视为分类问题，比

Klasifikasi minangka salah sawijining tugas pembelajaran mesin sing paling penting. Sawetara keputusan ing urip bisa dianggep minangka masalah klasifikasi, kayata diagnosis penyakit sing ana gandhengane karo kesehatan manungsa. Algoritma klasifikasi bakal nglatih model sing bener saka conto latihan supaya bisa nyedhiyakake asil sing luwih cerdas kanggo diagnosis dokter asisten. Nanging, kanggo penyakit tartamtu, keputusan sing dijupuk yaiku algoritma klasifikasi ora bisa langsung nggayuh efek sing diarepake, amarga ana bedane, algoritma klasifikasi sing beda ana ing set data sing beda, yaiku ora ana kumpulan data kinerja algoritma klasifikasi, sing luwih apik tinimbang liyane Bagéan apa wae. Ngelingi diagnosis penyakit nduweni syarat sing tepat kanggo akurasi, cara nggawe model diagnosis klasifikasi kanthi kemampuan generasi sing kuat bakal dadi fokus panelitian mesin ing bidang iki. Tesis iki umume nyinaoni penyakit tartamtu, lan nyinaoni pambangunan model diagnosis klasifikasi kanthi akurasi klasifikasi sing luwih dhuwur, supaya bisa ngasilake asil diagnosis penyakit sing luwih akurat. Kanthi mbandhingake akurasi klasifikasi k-near, regresi logistik lan operator tambahan lan algoritma klasifikasi sing diawasi kanggo kanker payudara lan pasien diabetes, bisa ditemokake model diagnostik sing luwih cocog kanggo kanker payudara lan diagnosis diabetes. Kanthi basis iki, model diagnosis kanker payudara bakal dikembangake, sing nggabungake pilihan kapribadian lan SVM linier kanggo nambah akurasi diagnosis kanker payudara, nalika ngelingi pengaruh fitur sing keluwih ing akurasi klasifikasi; sing lengkap, Algoritma optimisasi klompok partikel sing luwih apik lan model diagnosis diagnosis diabetes SVM kernel Gaussian nambah akurasi diagnosis diabetes.