聚类和逻辑回归乳腺癌 用python

可以使用Python中的scikit-learn库来实现聚类和逻辑回归算法来预测乳腺癌。聚类可以用于将数据分组，帮助发现数据集中的模式。逻辑回归可以用于预测某个患者是否患有乳腺癌。以下是一个使用scikit-learn库实现聚类和逻辑回归的代码示例：

1. 聚类代码示例：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data.data)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

2. 逻辑回归代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 输出准确率
print(lr.score(X_test, y_test))

希望以上示例可以对您有所帮助。