基于聚类和邻居分类的乳腺癌预测(高分课设+可视化)
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简介：
设计目的：将乳腺癌样本划分为良性和恶性两类。
（1）数据读取与缺失值处理：
基于选定的特征执行聚类分析。通过$K$聚类算法对原始数据进行标准化处理，确保模型具有良好的收敛性。
（2）kmeans聚类：
基于选定的特征执行聚类分析。通过$K$聚类算法对原始数据进行标准化处理，确保模型具有良好的收敛性。
（3）模型训练与测试：
采用80%的数据构建训练集和测试集，并确定最优的$k$参数。通过交叉验证评估模型在类别判别上的准确性。
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