标题：乳腺癌细胞特征诊断数据集
数据内容：
该数据集包含乳腺细胞的多种特征信息，用于乳腺癌的诊断和分类。具体数据元素包括：
1. Clump Thickness（细胞团厚度）
2. Uniformity of Cell Size（细胞大小均匀性）
3. Uniformity of Cell Shape（细胞形状均匀性）
4. Marginal Adhesion（边缘粘附性）
5. Single Epithelial Cell Size（单个上皮细胞大小）
6. Bare Nuclei（裸核）
7. Bland Chromatin（普通染色质）
8. Normal Nucleoli（正常核仁）
9. Mitoses（有丝分裂）
10. Class（类别，表示良性或恶性）
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可广泛应用于医疗健康行业，用于乳腺癌的早期诊断、预测模型构建以及细胞特征与癌症类型的关系研究。此外，该数据集还可用于人工智能和机器学习领域的模型训练和验证，尤其是在分类算法和特征工程方面具有重要价值。
标签：乳腺癌, 细胞特征, 诊断数据, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 癌症分类, 细胞学, 医疗诊断, 乳腺疾病
行业分类：
1. 医疗健康
2. 生命科学
3. 人工智能
4. 数据科学
