人体的中央控制单位是大脑。肿瘤未在早期诊断出来，然后会影响大脑意味着它会导致患者的死亡。磁共振图像（MRI）不会产生任何有害的辐射，并且是基于肿瘤等级的区域计算和分类的更好方法。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。 本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。 分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。