weka的vote分析报告 【原创】WEKA对UCI乳腺癌数据数据挖掘实验报告(附代码数据)
时间：2020-07-26 13:03:43 来源：天一资源网 本文已影响 人 
【原创】WEW UCI乳腺癌数据数据挖掘实
验报告（附代码数据）
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WEKA对wisconsin-breast-cancer 数据挖掘分析报告一、数据集
实验采用UCI数据集中的 Wisconsin医学院的 William 博士提供的乳腺癌的数据样本。所有数据来自真实临床案 例，每个案例有10个属性。其中前九个属性是检测指标， 每个属性值用1到10的整数表示，1表示检测指标最正常， 10表示最不正常。第十个属性是分类属性， 指示该肿瘤是否为恶性。数据集中的肿瘤性质是通过活检得出的结果。
肿块厚度 Clump_Thickness integer [1,10] 细胞大小的均匀性 Cell_Size_Uniformity integer [1,10]细胞形状的均匀性 Cell_Shape_Uniformity integer[1,10] 边缘粘性 Marginal_Adhesion integer [1,10]单上皮细 胞的大小 Single_Epi_Cell_Size integer[1,10] 裸核 Bare_Nuclei integer [1,10] 乏味染色体 Bland_Chromatin integer [1,10] 正 常 核 Normal_Nucleoli integer [1,10] 有丝分裂 Mitosesinteger [1,10] 肿瘤性质 Class { benign, malignant} 该数据集共有669个实例。本次实验对以上数据集进行了分类、聚类、关联规则三
部分操作，以熟悉 weka软件的操作使用，并尝试挖掘数据 中的实际价值。分类中，尝试用前九个属性值来预测肿瘤的 性质；聚类中，寻找各个簇病人的显著特征，可用来辅助制 定针对性治疗计划；关联规则的探索，寻找不同届性值之间 的相关性。二、分类
数据预处理
将wisconsin-breast-cancer 数据集分割为两个，分另U作为 trainset 和 testset 。
实验过程
用j48分类树对trainset 进行分类运算，结果如下：
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结果表明，模型分类的准确率达到了 96% Confusion
Matrix表明有13例良性肿瘤被错位的归类为恶性；有 6例 恶性肿瘤被错误的归类为良性。 将以上模型应用于testset以检验预测准确率，运行结果如下：
结果表明，预测准确率达到了 99% Confusion Matrix
表示有2例良性肿瘤被错误的归类为恶性；而恶性肿瘤均被
正确分类
结果分析
首先，通过检验，j48方法通过训练集生成的决策树对 肿瘤性质的预测准确率可以稳定在较高水平，因此可以将此 模型用于临床诊断。这对于因医疗条件不佳而不能进行/ 5
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活检或病灶位置不易进行活检的病人来说具有较高的实用价值。
其次，从分类树可以看出，肿瘤性质与“细胞大小均匀
性” “裸核”属性的关联度较高；而“细胞形状均匀性” “边 缘粘性” “单上皮细胞大小” “乏味染色体” “有丝分裂”对肿瘤良、恶性的诊断几乎没有参考意义。这表明在日常诊 断中，若受医疗条件和治疗时机的制约，可以适当减少检测 指标，根据预测结果尽早采取治疗措施。最后，通过对 Confusion Matrix 的分析可知，该模型
存在两类错误：将良性误诊为恶性、将恶性误诊为良性。这 两类错误都是应该极力避免的，第一类错误可能导致病人情 绪低落、不配合治疗，最终导致病情恶化；第二类错误可能 导致治疗方案的错误，过于激进的治疗可能适得其反。很难 评判这两类错误哪种更为严重，但模型的结果表明，犯第二
类错误的概率较低，特别在测试集中，准确率达到了100%
类错误的概率较低，特别在测试集中，准确率达到了
100%
三、聚类
1.数据预处理
于聚类中对于离散属性将显示其众数，不利于了解数值
结构，所以将 Class属性类型Nominal转换为Numeric o用 0表示benign，即良性；1表示 malignant ,即恶性。这样 各个簇中的数值越接近 1,表明该簇中恶性肿瘤比例越高。 2.实验过程
用 SimplekMeans 算法，设置参数 numClusters=5 ,seed=50进行聚类运算，得到结果如下：
3.结果分析
上述聚类结果共有五个簇，而且恰巧 Class属性的均值
均为整数，这表明每一个簇中的各实例的肿瘤性质相同。
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