摘要：机器学习算法在医学检测与诊断，尤其是乳腺肿瘤分类检测与诊断中扮演愈发重要的角色。分析比较了几种经典机器学习分类器在乳腺肿瘤分类检测中的性能，并从准确率、灵敏度、特异性及执行效率等方面对各分类器的性能进行了评估比较，根据在不同数据库上的实验结果，总结了各机器学习分类器在乳腺肿瘤分类中的性能特点：线性判别分析和极限学习机两种分类器性能优良且训练效率很高；支持向量机性能较为平均且非常稳定，但训练耗时较长；而人工神经网络分类器虽然可以给出良好的特异性指标，但灵敏度指标不够理想。

关键词：乳腺肿瘤 机器学习 性能比较 

单位：天津大学电子信息工程学院; 天津300072