В данной статье описывается теоретическое решение задачи классификации медицинских изображений с помощью методов машинного обучения. Для этого предлагается использовать комбинацию методов опорных векторов (SVM) и метода главных компонент (PCA), которые позволяют классифицировать изображения на основе их признаков, извлеченных из исходных данных. В работе рассматриваются основные преимущества и ограничения каждого из методов машинного обучения, а также представлена методика построения модели и ее применения. Описанный подход позволяет достигнуть высокой точности классификации медицинских изображений и может быть применен в области диагностики онкологических заболеваний и других медицинских проблем, связанных с анализом изображений.
