威斯康星大学提供的乳腺癌数据集是一项重要的研究资源，其特征基于乳房肿块的细针穿刺（FNA）数字化图像。该数据集描述了细胞核的多个特征，其中诊断身份（M=恶性，B=良性）为关键标志。对每个细胞核计算的十个实值特征提供了对乳腺癌性质的深入了解。半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧凑性、凹度、凹点、对称性和分形维数构成了这些特征。半径代表了肿块中心到周边点的平均距离，而纹理则反映了灰度值的变化程度。周长和面积提供了对肿块形状和大小的描述，而平滑度则关注了局部半径长度的变化。紧凑性、凹度和凹点揭示了肿块轮廓的形状特征，而对称性和分形维数提供了更深层次的结构信息。这些特征的全面分析有助于科学家和医生更好地理解乳腺癌的生物学特征和疾病发展过程。