breast-cancer-wisconsin-full-names.arff

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%%     This breast cancer databases was obtained from the University of Wisconsin
%%     Hospitals, Madison from Dr. William H. Wolberg.  If you publish results
%%     when using this database, then please include this information in your
%%     acknowledgements.  Also, please cite one or more of:
%%  
%%     1. O. L. Mangasarian and W. H. Wolberg: "Cancer diagnosis via linear 
%%        programming", SIAM News, Volume 23, Number 5, September 1990, pp 1 & 18.
%%  
%%     2. William H. Wolberg and O.L. Mangasarian: "Multisurface method of 
%%        pattern separation for medical diagnosis applied to breast cytology", 
%%        Proceedings of the National Academy of Sciences, U.S.A., Volume 87, 
%%        December 1990, pp 9193-9196.
%%  
%%     3. O. L. Mangasarian, R. Setiono, and W.H. Wolberg: "Pattern recognition 
%%        via linear programming: Theory and application to medical diagnosis", 
%%        in: "Large-scale numerical optimization", Thomas F. Coleman and Yuying
%%        Li, editors, SIAM Publications, Philadelphia 1990, pp 22-30.
%%  
%%     4. K. P. Bennett & O. L. Mangasarian: "Robust linear programming 
%%        discrimination of two linearly inseparable sets", Optimization Methods
%%        and Software 1, 1992, 23-34 (Gordon & Breach Science Publishers).
%%  
%%  1. Title: Wisconsin Breast Cancer Database (January 8, 1991)
%%  
%%  2. Sources:
%%     -- Dr. WIlliam H. Wolberg (physician)
%%        University of Wisconsin Hospitals
%%        Madison, Wisconsin
%%        USA
%%     -- Donor: Olvi Mangasarian ([email protected])
%%        Received by David W. Aha ([email protected])
%%     -- Date: 15 July 1992
%%  
%%  3. Past Usage:
%%  
%%     Attributes 2 through 10 have been used to represent instances.
%%     Each instance has one of 2 possible classes: benign or malignant.
%%  
%%     1. Wolberg,~W.~H., \& Mangasarian,~O.~L. (1990). Multisurface method of 
%%        pattern separation for medical diagnosis applied to breast cytology. In
%%        {\it Proceedings of the National Academy of Sciences}, {\it 87},
%%        9193--9196.
%%        -- Size of data set: only 369 instances (at that point in time)
%%        -- Collected classification results: 1 trial only
%%        -- Two pairs of parallel hyperplanes were found to be consistent with
%%           50% of the data
%%           -- Accuracy on remaining 50% of dataset: 93.5%
%%        -- Three pairs of parallel hyperplanes were found to be consistent with
%%           67% of data
%%           -- Accuracy on remaining 33% of dataset: 95.9%
%%  
%%     2. Zhang,~J. (1992). Selecting typical instances in instance-based
%%        learning.  In {\it Proceedings of the Ninth International Machine
%%        Learning Conference} (pp. 470--479).  Aberdeen, Scotland: Morgan
%%        Kaufmann.
%%        -- Size of data set: only 369 instances (at that point in time)
%%        -- Applied 4 instance-based learning algorithms 
%%        -- Collected classification results averaged over 10 trials
%%        -- Best accuracy result: 
%%           -- 1-nearest neighbor: 93.7%
%%           -- trained on 200 instances, tested on the other 169
%%        -- Also of interest:
%%           -- Using only typical instances: 92.2% (storing only 23.1 instances)
%%           -- trained on 200 instances, tested on the other 169
%%  
%%  4. Relevant Information:
%%  
%%     Samples arrive periodically as Dr. Wolberg reports his clinical cases.
%%     The database therefore reflects this chronological grouping of the data.
%%     This grouping information appears immediately below, having been removed
%%     from the data itself:
%%  
%%       Group 1: 367 instances (January 1989)
%%       Group 2:  70 instances (October 1989)
%%       Group 3:  31 instances (February 1990)
%%       Group 4:  17 instances (April 1990)
%%       Group 5:  48 instances (August 1990)
%%       Group 6:  49 instances (Updated January 1991)
%%       Group 7:  31 instances (June 1991)
%%       Group 8:  86 instances (November 1991)
%%       -----------------------------------------
%%       Total:   699 points (as of the donated datbase on 15 July 1992)
%%  
%%     Note that the results summarized above in Past Usage refer to a dataset
%%     of size 369, while Group 1 has only 367 instances.  This is because it
%%     originally contained 369 instances; 2 were removed.  The following
%%     statements summarizes changes to the original Group 1's set of data:
%%  
%%     #####  Group 1 : 367 points: 200B 167M (January 1989)
%%     #####  Revised Jan 10, 1991: Replaced zero bare nuclei in 1080185 & 1187805
%%     #####  Revised Nov 22,1991: Removed 765878,4,5,9,7,10,10,10,3,8,1 no record
%%     #####                  : Removed 484201,2,7,8,8,4,3,10,3,4,1 zero epithelial
%%     #####                  : Changed 0 to 1 in field 6 of sample 1219406
%%     #####                  : Changed 0 to 1 in field 8 of following sample:
%%     #####                  : 1182404,2,3,1,1,1,2,0,1,1,1
%%  
%%  5. Number of Instances: 699 (as of 15 July 1992)
%%  
%%  6. Number of Attributes: 10 plus the class attribute
%%  
%%  7. Attribute Information: (class attribute has been moved to last column)
%%  
%%     #  Attribute                     Domain
%%     -- -----------------------------------------
%%     1. Sample code number            id number
%%     2. Clump Thickness               1 - 10
%%     3. Uniformity of Cell Size       1 - 10
%%     4. Uniformity of Cell Shape      1 - 10
%%     5. Marginal Adhesion             1 - 10
%%     6. Single Epithelial Cell Size   1 - 10
%%     7. Bare Nuclei                   1 - 10
%%     8. Bland Chromatin               1 - 10
%%     9. Normal Nucleoli               1 - 10
%%    10. Mitoses                       1 - 10
%%    11. Class:                        (1 for benign, 2 for malignant)
%%  
%%  8. Missing attribute values: 16
%%  
%%     There are 16 instances in Groups 1 to 6 that contain a single missing 
%%     (i.e., unavailable) attribute value, now denoted by "?".  
%%  
%%  9. Class distribution:
%%   
%%     Benign: 458 (65.5%)
%%     Malignant: 241 (34.5%)

@relation breast-cancer-wisconsin

@attribute "Clump Thickness" numeric
@attribute "Uniformity of Cell Size" numeric
@attribute "Uniformity of Cell Shape" numeric
@attribute "Marginal Adhesion" numeric
@attribute "Single Epithelial Cell Size" numeric
@attribute "Bare Nuclei" numeric
@attribute "Bland Chromatin" numeric
@attribute "Normal Nucleoli" numeric
@attribute "Mitoses" numeric
@attribute Class {1,2}

@data
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1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
8,10,10,10,6,10,10,10,1,2
5,1,1,1,2,1,2,2,1,1
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5,1,1,1,2,1,1,1,1,1
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10,3,4,5,3,10,4,1,1,2
5,1,2,1,2,1,1,1,1,1
4,8,6,3,4,10,7,1,1,2
5,1,1,1,2,1,2,1,1,1
4,1,2,1,2,1,2,1,1,1
5,1,3,1,2,1,3,1,1,1
3,1,1,1,2,1,2,1,1,1
5,2,4,1,1,1,1,1,1,1
3,1,1,1,2,1,2,1,1,1
1,1,1,1,1,1,2,1,1,1
4,1,1,1,2,1,2,1,1,1
5,4,6,8,4,1,8,10,1,2
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4,1,1,2,2,1,1,1,1,1
1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
5,10,10,10,10,10,10,1,1,2
5,1,1,1,2,1,1,1,1,1
10,4,3,10,3,10,7,1,2,2
5,10,10,10,5,2,8,5,1,2
8,10,10,10,6,10,10,10,10,2
2,3,1,1,2,1,2,1,1,1
2,1,1,1,1,1,2,1,1,1
4,1,3,1,2,1,2,1,1,1
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4,1,1,1,2,1,2,1,1,1
5,1,1,1,2,1,2,1,1,1
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1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
5,1,1,2,1,1,2,1,1,1
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2,1,1,1,2,5,1,1,1,1
2,1,1,1,2,1,1,1,1,1
4,1,1,1,2,1,1,1,1,1
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5,1,1,1,2,1,2,1,1,1
1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
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3,1,1,1,2,1,1,1,1,1
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3,1,1,1,2,1,2,1,1,1
1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
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1,1,1,1,2,1,2,1,1,1
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1,1,1,1,2,1,2,1,1,1
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1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
1,1,1,1,2,1,1,1,1,1
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2,1,1,1,2,1,1,1,1,1
5,10,10,3,7,3,8,10,2,2
4,8,6,4,3,4,10,6,1,2
4,8,8,5,4,5,10,4,1,2