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威廉康星乳腺癌诊断数据集于UCI机器学习数据仓库

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简介：
简介：威廉康星乳腺癌诊断数据集是UCI机器学习数据仓库中的一个公开资源，包含大量与乳腺癌相关的医学特征数据，用于支持科研人员进行癌症早期诊断模型的研究和开发。 KNN算法使用的数据集包含569个乳腺细胞活检案例，每个案例包括32个特征值来描述乳房肿块图像中的细胞核特性。第一个特征是ID号；第二个特征为癌症诊断结果，“M”代表恶性肿瘤，“B”表示良性肿瘤。其余的30个特征均为数值型指标，涵盖了细胞核的半径、质地、周长、面积和光滑度等属性，并分别提供了这些属性的均值、标准差及最大值。

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  • 威廉康星乳腺癌诊断数据集于UCI机器学习数据仓库
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    简介：威廉康星乳腺癌诊断数据集是UCI机器学习数据仓库中的一个公开资源，包含大量与乳腺癌相关的医学特征数据，用于支持科研人员进行癌症早期诊断模型的研究和开发。 KNN算法使用的数据集包含569个乳腺细胞活检案例，每个案例包括32个特征值来描述乳房肿块图像中的细胞核特性。第一个特征是ID号；第二个特征为癌症诊断结果，“M”代表恶性肿瘤，“B”表示良性肿瘤。其余的30个特征均为数值型指标，涵盖了细胞核的半径、质地、周长、面积和光滑度等属性，并分别提供了这些属性的均值、标准差及最大值。
     
  • 乳腺癌威斯康星数据集：wdbc.data
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    乳腺癌威斯康星数据集(wdbc.data)包含了诊断结果和特征描述，用于机器学习中识别乳腺肿瘤是良性还是恶性，支持科研与模型训练。 字段中的mean表示平均值，“se”代表标准差（standard error），而“worst”则指最大值（基于三个最大值的平均）。对于每一张图像都计算了相应的特征，总共得出了30个特征值。（实际上这来自于10个不同特性的每个特性分别在平均、标准差和最大值这三个维度上的表现。）这些数值都被保留到了小数点后四位数字，并且整个数据集中没有缺失任何值。在整个569名患者的数据中，有357例被诊断为良性肿瘤，212例则被认为是恶性肿瘤。
     
  • 威斯康星州乳腺癌数据集
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    简介：威斯康星州乳腺癌数据集是一份用于机器学习和数据分析的重要资源，包含多个与乳腺肿瘤良恶性相关的测量值。该数据集广泛应用于训练模型以辅助医学诊断。 该数据集最初由威斯康星大学提供，用于分析细胞核的形态特征以区分肿瘤是良性还是恶性。
     
  • 威斯康星州乳腺癌预后数据集
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    简介：威斯康星州乳腺癌预后数据集包含了一系列用于诊断乳腺肿瘤的数据，涵盖良性与恶性案例。该数据集广泛应用于机器学习模型中，以提高对乳腺癌早期检测和预后的准确性。 数据来自UCI机器学习库中的乳腺癌数据库。“每个记录代表一个乳腺癌病例的随访数据。这些是自1984年以来Wolberg博士所见的连续患者，仅包括那些在诊断时表现出浸润性乳腺癌并且没有远处转移证据的病例。”
     
  • 威斯康星州乳腺癌检测：[ICMLSC 2018]机器学习算法在诊断数据集中的应用
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    本研究探讨了在威斯康星州乳腺癌案例中，利用ICMLSC 2018提供的机器学习算法对诊断数据进行分析和优化，以提高早期检测的准确性。 本段落探讨了在威斯康星州乳腺癌诊断数据集上应用六种机器学习算法的比较研究：线性回归、多层感知器（MLP）、最近邻搜索（NN）、Softmax回归和支持向量机（SVM）。该论文于2018年2月2日至4日在越南富国岛举行的第二届机器学习与软计算国际会议（ICMLSC）上发表。研究通过分类测试的准确性以及敏感性和特异性值来评估这些算法在诊断乳腺癌数据集上的表现，所述数据集包含根据乳腺肿块细针穿刺活检测试的数字化图像得出的特征。
     
  • UCI 乳腺癌原始数据集
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    UCI乳腺癌原始数据集包含诊断结果和多种特征值，用于研究和分类不同患者的肿瘤情况，是机器学习中常用的公开数据集。 UCI Breast Cancer 原始数据集包含了三组乳腺癌细胞病理图像数据。
     
  • 医院数据_机器学习在乳腺癌诊断中的应用_数据集_driver6iz_
    优质
    本数据集用于研究机器学习技术在乳腺癌早期诊断的应用效果，旨在通过分析患者医疗记录和影像学资料，提高疾病检测准确性。 广泛用于机器学习的数据库之一是来源于威斯康辛医院的乳腺癌诊断数据。
     
  • 用于机器学习的乳腺癌数据集
    优质
    本数据集专为机器学习设计，包含乳腺肿瘤特征信息，旨在辅助开发诊断模型，提高早期乳腺癌检测准确性。 乳腺癌数据集可以用于机器学习。
     
  • PCA+KNN在威斯康星乳腺癌诊断中的应用.zip
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    本项目探讨了主成分分析(PCA)结合K近邻算法(KNN)在威斯康星乳腺癌数据集上的应用效果，旨在通过特征降维提高分类准确性。 使用主成分分析法进行降维处理后，再用KNN算法进行分类，在威斯康星乳腺癌数据集上实现了高达96%的诊断精确度。