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Based on the various subtypes, features are projected into seven different feature sets and Ensemble based Hubness Aware Weighted Support Vector Machine (HWSVMEns) is implemented for breast cancer subtype prediction. The proposed algorithms have been compared with the classical SVM and other traditional algorithms such as Random Forest, k-Nearest Neighbor algorithms and also with various gene selection methods. Experimental results show that the proposed HWSVM outperforms other algorithms in terms of accuracy, precision, recall and F1 scor

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