乳腺疾病

改进Apriori算法在乳腺疾病数据挖掘中的应用 本研究探讨了基于两阶段频集思想的Apriori算法，并针对其性能瓶颈提出了改进方案。通过改进后的Apriori算法，对乳腺疾病数据进行了深入挖掘，以期获得更有价值的医学信息。

KNN 的疾病预测 Demo，真的是初学者练手的好项目。用的是 Python，数据直接从 Excel 读，配合pandas和scikit-learn起来挺顺的，逻辑清晰、代码不多，重点都在 KNN 算法上，理解了它怎么选邻居、怎么投票，预测也就不难了。嗯，模型部分其实挺“懒”的，训练过程就是把数据记住，预测的时候再去找“最像”的邻居。 Excel 的病历数据也蛮直观的，像身高、体重、血压这些都作为特征喂给模型，如果你做过数据的话，这部分应该熟。前面数据清洗那块建议重点看下，标准化、缺失值啥的不能忽略，不然预测结果偏差挺大。 KNeighborsClassifier这个类是重点，你会看到fit和

在信息技术领域，自然语言处理（NLP）技术至关重要，涉及计算机对人类语言的理解、分析和生成。在这个医学疾病与症状数据库中，我们利用NLP技术挖掘和处理大约1500种疾病和200多种症状的详细信息，为医疗健康应用提供强大的数据支持。这些数据可以用于广泛的研究和开发方向。NLP帮助我们从疾病描述中抽取关键特征，如病因、症状、治疗方法和预防措施等，这对医学研究者来说是宝贵的资源。结合机器学习算法，我们可以建立预测模型，根据用户描述预测可能的疾病，支持临床决策。此外，数据库还支持情感分析和公共卫生政策制定，揭示疾病流行趋势和地区分布。在数据处理中，我们严格遵守隐私保护法规，采用脱敏技术保护个人信息。医

LVQ 神经网络的乳腺肿瘤分类案例，用 MATLAB 写得挺扎实，结构清晰、逻辑顺。适合对监督学习感兴趣，又想深入点神经网络分类模型的你。代码部分不光有LVQ1，还加了LVQ2.1和LVQ3的对比。更好玩的是，你可以直接改参数，看看模型表现咋变——挺有意思的练手资料。 病理数据预这块也没省，像归一化、缺失值填补这类细节都有体现。整体跑完一遍下来，感觉就是一套“小而全”的工程流程。尤其是训练更新那段，代码风格还不错，看起来比较清楚，逻辑一目了然。 如果你最近在搞MATLAB神经网络建模，或者正准备拿LVQ做个项目 demo，这套代码可以直接上手。对初学者也友好，不至于一头雾水，调参啥的也有参考范

JSADM是一项研究项目，专注于利用神经网络和各种数据挖掘算法来进行模式搜索。

利用Apriori算法，我们可以从海量医疗数据中（例如包含1600万条记录的百万患者信息）提取疾病与症状之间的关联规则。Apriori算法通过分析频繁项集，识别出频繁共同出现的症状组合，进而揭示潜在的疾病模式。

数据库包含： 标题 创建日期 浏览次数（衡量问题的热度） 病情描述 医生有用解答 「有用」字段反映了医生解答的质量。

该数据集包含用于预测乳腺癌肿瘤良恶性的数据，并已划分为训练集和测试集，可用于训练和评估机器学习模型。

TPGLDA 是一款基于MATLAB的工具，可利用三方图（lncRNA-疾病-基因）预测lncRNA与疾病之间的关联。 要求：- 内存：4GB- MATLAB：R2015a 或更高版本 数据准备：将已知的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联加载到三方图中：- known_lncRNA_disease_interaction.txt- known_gene_disease_interaction.txt 使用 TPGLDA：- 加载实验验证的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联数据。- 运行 TPGLDA 推断潜在的 lncRNA-疾病关联。

威斯康星医院的乳腺癌数据集，结构清晰、格式干净，拿来练手模型调优挺方便。尤其是搞分类算法的，这数据还挺有代表性，能直接拿来测你的SVM、决策树、神经网络啥的。 文件是压缩包格式，名字叫breast-cancer-wisconsin.names.zip，里面除了.data文件，还有文档，字段都有写清楚，直接喂进模型就行。嗯，列名不多，一眼能看明白。 像你要做恶性良性预测或者模型对比实验，这套数据还挺合适的。比如用sklearn跑个RandomForestClassifier试试看，十几秒就能搞定。 相关资源也不少，像乳腺癌肿瘤良恶性预测数据集、BP 算法和 C4.5 算法对比都能配合着用。做数据