python实现预测癌症模型.rar

通过训练集训练模型，然后通过测试集进行测试，案例里有训练数据和测试数据

#-*- coding: utf-8 -*-
‘‘‘
聚类离散化，最后的result的格式为：
      1           2           3           4
A     0    0.178698    0.257724    0.351843
An  240  356.000000  281.000000   53.000000
即（0 0.178698]有240个，（0.178698 0.257724]有356个，依此类推。
‘‘‘
from __future__ import print_function
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法

datafile = ‘../data/data.xls‘ #待聚类的数据文件
processedfile = ‘../tmp/data_processed.xls‘ #数据处理后文件
typelabel ={u‘肝气郁结证型系数‘:‘A‘ u‘热毒蕴结证型系数‘:‘B‘ u‘冲任失调证型系数‘:‘C‘ u‘气血两虚证型系数‘:‘D‘ u‘脾胃虚弱证型系数‘:‘E‘ u‘肝肾阴虚证型系数‘:‘F‘}
k = 4 #需要进行的聚类类别数

#读取数据并进行聚类分析
data = pd.read_excel（datafile） #读取数据
keys = list（typelabel.keys（））
result = pd.Dataframe（）

if __name__ == ‘__main__‘: #判断是否主窗口运行，如果是将代码保存为.py后运行，则需要这句，如果直接复制到命令窗口运行，则不需要这句。
  for i in range（len（ke

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件       2420  2018-07-29 17:49  python实现预测癌症模型\demo\code\apriori.py

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     文件       1133  2018-07-29 17:49  python实现预测癌症模型\test\code\apriori_rules.py

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............此处省略3个文件信息