【Python原创毕设|课设】基于机器学习（k-means）的胰腺肿瘤发病模式研究与分析-文末附下载方式以及往届优秀论文，原创项目其他均为抄袭_机器学习的论文本科毕设

一、项目简介

随着时代的发展和科技的进步，医疗领域日益重视数据驱动的研究方法。本研究通过对胰腺肿瘤的大数据分析，探索了其发病机制、相关因素以及特征。主要通过Python语言为基础，Pandas库为数据处理技术，scikit-learn库为算法实现基础，matplotlib库为可视化展示分析手段来实现对传统统计分析、机器学习分析（k-means算法分析）以及分析结果可视化这些分析方式来进一步分析胰腺肿瘤模式。

首先，年龄在胰腺肿瘤发病中起着重要的作用。研究表明，胰腺肿瘤的发病率随着年龄的增加而增加，尤其是在40岁到90岁之间患病风险更高。这一结论为胰腺肿瘤的早期诊断和治疗提供了重要的指导，需要加强对中老年人群的关注和筛查。

其次，种族与胰腺肿瘤之间的关系尚未明确。尽管研究发现样本种族分布与人口种族分布基本一致，但仍需要更多的研究来探索种族因素在胰腺肿瘤发病中的作用。这个问题的深入研究对于了解不同种族患者的胰腺肿瘤特征和治疗反应具有重要意义。

进一步地，性别对于胰腺肿瘤的发病似乎没有明显的影响。研究发现男性和女性在胰腺肿瘤患者中的比例相近，这强调了其他因素在胰腺肿瘤的发展中的重要作用，例如遗传、环境等因素。进一步的研究将有助于揭示这些因素对胰腺肿瘤的影响机制。

最后，通过k-means聚类分析胰腺肿瘤的大小与生存月数之间的关系。结果显示，胰腺肿瘤的大小与其生存期表现出一定的相关性。较大的胰腺肿瘤可能具有不同的发展模式和临床特征，这对于治疗策略的选择和预后评估具有重要意义。进一步的研究可以深入探讨胰腺肿瘤大小与生存期之间的关联，以提高胰腺肿瘤患者的生存质量和预后。

二、开发环境

三、功能结构

数据收集与处理：涉及获取相关数据、清洗、处理和准备数据集以供分析使用。

分析方法选择：确定使用的分析技术或方法，如统计学分析、机器学习、聚类算法等。

模型设计与分析：根据研究目的建立相应的模型或算法，运用所选方法对数据进行分析。

可视化与解释：通过图表、图形等方式呈现分析结果，便于理解和解释研究结果。

结论与讨论：对分析结果进行评价、总结和讨论，验证研究假设或目标，提出可能的解决方案或进一步研究的方向。

四、运行截图

数据集性别统计：

数据集年龄统计：

数据集发病位置统计：

数据集种族统计：

机器学习聚类分析：

五、功能实现

数据预处理核心代码

#格式化年龄数据
data['age'] = data["age"].str.replace('+','',regex=True).replace('\s+','',regex=True).replace('years','',regex=True)

#格式化存活月份数据
data['survivalMonths'] = data["survivalMonths"].str.replace('Unknown','0',regex=True)

# 构建肤色编码
complexion_label_encoder = LabelEncoder()

# 将"White, Black, Other"列进行标签编码
data['complexion'] = complexion_label_encoder.fit_transform(data['complexion'])

# 构建性别编码
sex_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['sex'] = sex_label_encoder.fit_transform(data['sex'])

# 构建位置编码
position_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['position'] = position_label_encoder.fit_transform(data['position'])

# 构建骨转移编码
DXbone_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['DXbone'] = DXbone_label_encoder.fit_transform(data['DXbone'])

#转构建脑转移编码
DXbrain_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['DXbrain'] = DXbrain_label_encoder.fit_transform(data['DXbrain'])

# 构建肝转移编码
DXliver_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['DXliver'] = DXliver_label_encoder.fit_transform(data['DXliver'])

# 构建肺转移编码
DXlung_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['DXlung'] = DXlung_label_encoder.fit_transform(data['DXlung'])

# 构建死亡编码
die_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['die'] = die_label_encoder.fit_transform(data['die'])

# 构建死因编码
causeSpecific_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['causeSpecific'] = causeSpecific_label_encoder.fit_transform(data['causeSpecific'])

# 构建生存状态编码
status_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['status'] = status_label_encoder.fit_transform(data['status'])

# 构建临床等级编码
gradeClinical_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['gradeClinical'] = gradeClinical_label_encoder.fit_transform(data['gradeClinical'])

# 构建病理等级编码
cradePathological_label_encoder = LabelEncoder()

# 进行标签编码
data['cradePathological'] = gradeClinical_label_encoder.fit_transform(data['cradePathological'])
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六、源码获取

源码、安装教程文档、项目简介文档以及其它相关文档已经上传到是云猿实战官网，可以通过下面官网进行获取项目！