乳腺癌肿瘤诊断分析数据集BreastCancerTumorDiagnosisAnalysisDataset-krcsoft
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 肿瘤诊断, 机器学习, 数据挖掘, 医疗健康, 特征工程, 临床分析, 细胞图像
数据概述：
该数据集包含来自公开医学研究的数据，记录了乳腺癌肿瘤的诊断信息和相关的细胞学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表全球范围内的乳腺癌患者样本。
数据维度：数据集包括肿瘤的ID、诊断结果（良性或恶性，用M和B表示）以及30个与细胞核相关的特征，这些特征包括半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑度、凹陷度、凹点、对称性、分形维数等，以及这些特征的均值、标准误差和最差（worst）情况下的值。
数据格式：CSV格式，文件名为knndata.csv，方便数据分析和建模。数据集中包含一个名为“Unnamed: 32”的空列，通常需要进行处理。
数据来源：该数据集通常来源于医学研究或公开数据集，如UCI机器学习库等，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断、肿瘤分类的研究，以及机器学习模型的构建和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学影像分析、生物医学工程等领域的研究，例如肿瘤细胞特征分析、疾病诊断预测、临床风险评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肿瘤诊断辅助系统、个性化医疗方案制定、疾病风险预测等方面。
决策支持：支持医生进行临床诊断，辅助制定治疗方案，提高诊断的准确性和效率。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员了解和掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索细胞学特征与乳腺癌诊断结果之间的关系，构建预测模型，实现对肿瘤性质的早期识别和准确判断。
