2.求数据集Cancer的划分 如果两个对象在给定的属性集下，其属性值相等，则这2个对象属于同一个等价类。 要求： 1)设计算法 2) 画出算法流程图 3)利用Python编程求任意对象在任意属性子集下的划分

对于数据集Cancer的划分问题，通常涉及到将数据集中的样本按照某些特征或属性进行分组。这里我们可以假设数据集中有若干个属性，每个属性可以作为划分依据。以下是解决这个问题的一般步骤：

1. **设计算法**:
- 使用层次聚类（Hierarchical Clustering）算法，如凝聚聚类（Agglomerative Clustering）或分裂聚类（Divisive Clustering），对数据集进行划分。这两种方法会逐步合并或细分数据点，形成最终的等价类。
- 对于凝聚聚类，从每个样本开始，然后逐一对最近邻的样本合并，直到所有的样本在一个大类中；对于分裂聚类，先将所有样本分为一个大类，然后不断细化这些类别，直到达到预设的最小类数。

2. **算法流程图**:
- 可能包含以下基本步骤：初始化（每样本为一类）、计算距离矩阵、选择当前最小的聚类并合并到现有类中（基于某种相似度度量，比如欧氏距离）、更新距离矩阵、继续迭代直至满足停止条件（如类的数量不再改变）。

3. **Python编程实现**:

   from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
   import pandas as pd

   # 假设data是你的Cancer数据集，其中包含列名（属性）
   data = pd.read_csv('cancer_data.csv')
   
   def cluster_data(data, attributes):
       X = data[attributes].values
       model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, affinity='euclidean', linkage='ward')  # Ward's method for distance metric
       labels = model.fit_predict(X)
       return labels

   # 划分基于特定属性子集（例如属性列表 attrs）
   attrs = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
   labels = cluster_data(data, attrs)