摘要：SERS技术与机器学习结合的策略在检测和识别不平衡类癌症中发挥着极其重要的作用.为了解决类不平衡问题给分类精度造成的影响,设计了一种SERS技术结合APS-SMOTE-PCA-KNN(synthetic minority oversampling method with adaptive priority selection(APS-SMOTE)-principal component analysis(PCA)-k-nearest neighbors(KNN))的癌症诊断新策略,实现快速、灵敏、非标记地检测和识别癌症.结果显示:新策略能够测得健康人和癌症患者血清的特征光谱,很好地解决了类不平衡问题给分类精度造成的影响,准确率可以达到85.0%.SERS技术结合APS-SMOTE-PCA-KNN对于未来癌症诊断具有积极的借鉴意义.