社会上的主要疾病是全世界女性的乳腺癌，其中27％的女性患有癌症。 机器学习分类器适合医师以低成本和时间进行完美诊断。 分类器的比较性能分析需要获得准确的诊断，因为医学数据由本质上嘈杂的高维数据组成。 在这项研究中，将不同的分类器机器学习技术应用于乳腺癌数据集。 印度的癌症发生率在30年代初有所增加，但在50-64岁时达到最高点。 根据NICPR报告，在28名妇女中，有一名妇女患了乳腺癌。 但是这种比例将改变城市人口，其中22名妇女中有1名妇女受到影响。 在农村，该比例增加到每60名妇女中增加1名？ 通过早期诊断和治疗可以提高患者的治愈率，这可以延长他们的寿命。 在这里，我们已经建立了一个模型来识别癌细胞是良性还是恶性的。 我们使用了机器学习技术分类器。 在这里，我们必须确定一种在不同的手术条件和数据集下预测疾病的合适技术。 结果分析表明，SVM被认为是识别不同性能矩阵（例如灵敏度，准确性，误差和特异性）的合适选择。

matlab代码影响乳房密度 使用Dixon序列分割和测量MRI中的乳房实质组织的源代码，该Dixon序列包含仅水和仅脂肪的加权图像。 源代码 该项目最初是在Matlab 2011a中编写的。 某些部分正在迁移到Python3。要从下面提到的论文中复制结果，请使用原始的Matlab源代码。 /matlab子文件夹包含所有Matlab代码 /python子文件夹包含已经迁移到Python 3的管道部分。 外部程序 管道依赖于需要安装的外部程序，并且是环境路径的一部分。 测试版本：1.0.20190410 测试版本：2.3.4 测试版本：20180328，v2.3.9 测试版本：5.0.11，6.0.4 管道 处理管道包括三个步骤： 预处理：将dicom转换为nifti，重新定位图像，进行偏置场校正并组合图像 乳房分割：使用基于模板的注册方法从背景和其他身体部位中分割乳房。 首先，最佳匹配模板由仿射配准确定。 然后，非严格地注册最佳匹配模板以匹配对象身体和乳房的形状。 分割乳房的实质和脂肪组织，并计算汇总指标。 用法（Matlab） 将项目的所有文件夹添加到Matlab搜索路径。 通过将外

整理好的breast、credit、eeg、iris和letter数据集（csv格式文件），关于其详细内容可以参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125367921 整理不易，谢谢理解~

癌症是导致人类死亡的众所周知的疾病，乳腺癌（BC）是女性诊断出的癌症之一。 一生中大约有八名女性被诊断出患有BC。 如果尽早诊断出BC，可以很容易地进行治疗。 这项研究的方法是通过不同的机器学习（ML）技术来识别患有BC或不患有BC的患者。 在这项研究中，威斯康星州诊断性乳腺癌（WDBC）数据集将通过支持向量机（SVM），k最近邻（k-NN），朴素贝叶斯（NB），决策树（DT）和逻辑回归（LR）进行分类）。 分类之前有一个预处理阶段，其中五个不同的分类器应用了5倍交叉验证方法。 分类性能是通过使用混淆量度通过性能测量参数（即准确性，敏感性和特异性）来测量的。 在这项研究中，SVM在归一化过程后发现的最佳性能为99.12％的精度。

Breast cancer survival.sav 统计分析及模型构建中常用的数据集、使用数据集可以对模型和算法进行快速验证，而且如果能够得到经典测试数据有助于我们复现大佬（巨佬）们提供的算法模型、达到实战联系的目的、真正从原理上开启数据分析、而不是纸上谈兵； 纽约时报的一篇文章报道，数据科学家在挖掘出有价值的“金块”之前要花费50%到80%的时间在很多诸如收集数据和准备不规则的数据的普通任务上。混乱的数据是数据科学家工作流中典型的比较耗费时间的。 常用的数据集可以帮助我们快速实验模型算法，因为他们都是被处理过的优质数据；

优点：基于微波雷达的成像工具箱（MERIT）是免费的开源软件，用于基于微波雷达的成像。 包括入门指南和示例数据，MERIT是一个灵活，可扩展的框架，用于开发，测试，运行和优化基于雷达的成像算法

UCI机器学习数据集，Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set，已整理，有Excel格式文件

乳腺癌检测应用 使用机器学习XGBoost分类器的乳腺癌检测应用程序

与所有其他癌症相比，乳腺癌是女性发生的第二大癌症。 2004 年记录了大约 110 万例病例。观察到这种癌症的发病率随着工业化和城市化以及早期检测设施的增加而增加。 它在高收入国家仍然更为常见，但现在在包括非洲、亚洲大部分地区和拉丁美洲在内的中等和低收入国家Swift增加。 在所有病例中，乳腺癌是致命的，并且是女性癌症死亡的主要原因，占全球所有癌症死亡人数的 16%。 本研究论文的目的是提出一份关于乳腺癌的报告，我们利用这些可用的技术进步来开发乳腺癌存活率的预测模型。 我们使用了三种流行的数据挖掘算法（朴素贝叶斯、RBF 网络、J48）来开发使用大型数据集（683 例乳腺癌病例）的预测模型。我们还使用了 10 倍交叉验证方法来测量无偏估计用于性能比较目的的三个预测模型。 结果（基于平均准确度乳腺癌数据集）表明，朴素贝叶斯是最好的预测器，对保持样本的准确度为 97.36%（该预测准确度比文献中报道的任何预测准确度都要好），RBF 网络出来了第二个以 96.77% 的准确率，J48 以 93.41% 的准确率排在第三位。

使用机器学习进行乳腺癌诊断 该项目的目的是采用UCI机器学习存储库中的乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集，并应用Logistic回归，朴素贝叶斯，支持向量机，决策树和多层感知器等机器学习模型来提取特征可能最适合预测癌症性质的数据集。 目的是对乳腺癌是良性还是恶性进行分类。 确定基于模型预测的模型的准确性，以相互分析和比较生成的模型，并从模型中选择最佳模型。 多层感知器是测试过的模型中最准确的模型，准确度为97.2％。