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神经网络模拟数据集（如乳腺癌数据集）

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简介：
神经网络模拟数据集，例如乳腺癌数据集，是用于训练和测试机器学习模型的数据集合，包含标签化的医疗信息，助力于疾病诊断与预测研究。 MATLAB神经网络43个案例分析各章节的仿真数据集、仿真示例所需调用的数据（如dat类数据）可根据实际需求从相关章节中选取使用，不包含源码。例如乳腺癌数据等。

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  • 神经网络模拟数据集（如乳腺癌数据集）
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    神经网络模拟数据集，例如乳腺癌数据集，是用于训练和测试机器学习模型的数据集合，包含标签化的医疗信息，助力于疾病诊断与预测研究。 MATLAB神经网络43个案例分析各章节的仿真数据集、仿真示例所需调用的数据（如dat类数据）可根据实际需求从相关章节中选取使用，不包含源码。例如乳腺癌数据等。
     
  • 乳腺癌数据集 - 数据集
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    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息和组织样本特征，旨在辅助研究者进行疾病预测模型构建及病理分析。 乳腺癌数据集由威斯康星大学提供。该数据集包含以下文件：breastcancer_unformatted-data、breastcancer_wdbc.data、breastcancer_wdbc.names和breastcancer_wpbc.names，以及breastcancer-wisconsin.data和breastcancer-wisconsin.names。
     
  • 乳腺癌数据集（breast-cancer）
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    简介：乳腺癌数据集是一套用于研究和开发机器学习模型的数据集合，专注于早期识别乳腺癌。它包含了病人的多种属性信息及其诊断结果，为科研人员提供宝贵的资源以改进癌症检测技术。 本数据集包含668个样本，具有10个维度的特征，并用于支持向量机模型的数据训练与测试，涉及二分类任务。
     
  • 乳腺癌数据集合.zip
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    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息，旨在支持研究者进行疾病预测模型开发及医学数据分析。 乳腺癌数据集来自UCI机器学习存储库的wdbc.data（威斯康星乳腺癌数据集）。该数据集包含569个细胞样本，其中30个特征用于描述每个样本。在这569个患者中，有357例为良性病例和212例为恶性病例。
     
  • 乳腺癌数据集分享.docx
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    本文档《乳腺癌数据集分享》提供了详细的乳腺癌相关研究数据集合，旨在为医学科研人员及学者提供宝贵的分析资源。 乳腺癌数据集包含了用于研究和分析的大量关于乳腺癌患者的数据。这些数据可用于训练机器学习模型以辅助诊断或预测疾病进展。通过使用这样的数据集，研究人员能够更好地理解疾病的特征，并开发出更有效的治疗方法。
     
  • 乳腺癌预测数据集.zip
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    该数据集包含用于预测乳腺癌的相关医疗记录和生物标志物信息，旨在帮助研究人员开发更准确的诊断模型。 这是一个典型的利用当前流行的机器学习算法进行生物数据挖掘的案例，并且具有很高的代表性。同样的方法可以应用于其他肿瘤研究领域。这份乳腺癌预测的数据集来自威斯康星州，包含了699个细针抽吸活检样本单元，其中458个（占总数的65.5%）为良性样本单元，241个（占34.5%）为恶性样本单元。数据集中包括了11项变量指标，也就是有11列内容： - ID - 肿块厚度 - 细胞大小的一致性 - 细胞性状的一致性 - 边缘附着情况 - 单个上皮细胞的尺寸 - 裸核状况 - 乏味染色体特征 - 正常核状态 - 分裂现象 - 样本类别
     
  • UCI 乳腺癌原始数据集
    优质
    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。
     
  • 二分类乳腺癌数据集
    优质
    此二分类乳腺癌数据集包含良恶性肿瘤特征信息，旨在辅助研究与诊断，适用于机器学习模型训练和评估。 乳腺癌数据集二分类涉及使用特定的数据集进行机器学习或数据分析项目，目的是通过算法识别乳腺肿瘤是良性还是恶性。这种类型的任务通常需要清洗、处理并分析数据以提高模型的准确性。相关的工作可能包括特征选择、训练模型以及评估预测性能等步骤。
     
  • 乳腺癌数据集（Breast Cancer Dataset）
    优质
    乳腺癌数据集是一份包含诊断信息的数据集合，用于研究和预测乳腺肿瘤是否为恶性。该数据集对于医学研究及机器学习模型训练具有重要意义。 我和一位高中同学合作进行癌症前期预判的研究项目。我的同学是医学博士，而我专注于研究深度神经网络算法。我们从国外的一个网站上获取了基于TCGA基因组数据的乳腺癌数据集，该数据集中样本量最大、日期最近且包含最新的样本信息，在同类型的数据集中具有很高的参考价值。 我们的研究仅用于学术目的，请勿商用！