在乳腺癌亚型预测中，一种名为Hubness Weighted Support Vector Machine（HWSVM）的算法被提出。该算法使用bad hubness score作为权重来处理数据中的异常值。基于各种亚型，特征被投影到七个不同的特征集中，并实现了基于集成的Hubness Aware Weighted Support Vector Machine（HWSVMEns）进行乳腺癌亚型预测。实验结果显示，由于hubness权重方案和集成方法，提出的HWSVM在准确性、精确性、召回率和F1分数方面超过了其他算法。实验在各种基因表达数据集中显示了平均92%的准确率 。