Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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癌が良性か悪性かを予測する
特徴は、乳腺腫瘤の細針吸引（FNA）のデジタル画像から算出されます。それらは、画像に存在する細胞核の特徴を表しています。
3次元空間で記述される空間は以下の通りです：[KP BennettとOL Mangasarian：「2つの線形分離不能集合のロバストな線形計画判別」、最適化手法とソフトウェア1、1992年、23 - 34頁]。
属性情報：
1）ID番号
2）診断（M =悪性、B =良性）
3 - 32）
各細胞核について10個の実数値特徴が計算されます：
a）半径（中心から外周の点までの距離の平均値）
b）テクスチャ（グレースケール値の標準偏差）
c）周囲長
d）面積
e）平滑度（半径長の局所的な変化）
f）緊密度（周囲長^ 2 /面積 - 1.0）
g）凹度（輪郭の凹部の深刻度）
h）凹点（輪郭の凹部の数）
i）対称性
j）フラクタル次元（「海岸線近似」 - 1）
各画像について、これらの特徴の平均値、標準誤差、および「最悪」または最大値（3つの最大値の平均）が計算され
、それによって30個の特徴が得られます。たとえば、フィールド3は平均半径、フィールド13は半径の標準誤差、フィールド23は最悪半径です。
すべての特徴値は、有効数字4桁で再コードされています。
欠損属性値：なし
クラス割り当て：良性357、悪性212
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