乳腺癌诊断辅助数据集WDBCAS2-BreastCancerDiagnosisAuxiliaryDataset-aslanovmustafa
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌，医学诊断，数据集，机器学习，医学影像，生物信息学，健康数据，数据分析
数据概述：该数据集包含来自威斯康星大学医院的乳腺癌细胞核图像特征数据，记录了乳腺癌细胞核的详细特征，用于辅助乳腺癌诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2011年到2012年。
地理范围：数据涵盖了美国威斯康星州的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包括细胞核的特征，如半径，周长，面积，凹点数量，对称性等，共30个维度。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于威斯康星大学医院的公开数据库，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学诊断，机器学习和生物信息学等领域的研究和应用，特别是在乳腺癌早期检测和分类任务中具有重要价值。
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：适用于乳腺癌诊断，特征选择和分类算法的研究，如细胞核特征与乳腺癌之间的关系分析。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在乳腺癌筛查和诊断方面。
决策支持：支持乳腺癌诊断的准确性和效率提升，帮助医疗人员制定更好的诊断策略。
教育和培训：作为医学影像和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌诊断技术。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌细胞核特征与诊断结果之间的关系，帮助用户实现乳腺癌的早期检测和准确分类，提高乳腺癌诊断的准确性和效率。
