早期发现乳腺癌使其成为其他类型癌症中最容易治愈的癌症，早期发现和准确筛查乳腺癌可确保延长患者的生存率。数据挖掘技术由于其高诊断能力和有用的分类而在医学领域享有盛誉。机器学习方法可以帮助从业者开发能够检测早期乳腺癌的工具。
例子是使用Naive Baves方法对乳腺癌
患者的数据进行分类的过程，步骤如下： 1.理解和准备数据：在进行数据挖掘过程之前，需要先 南非电话号码数据 收集数据。根据我们阅读的文章，数据收集是从值得信赖的机构或信息生产者那里获得的。
将可用数据描述为几个属性和组（根据我们阅读的期刊，组分为两种，即复发和非复发） 3.通过将数据变为多项式或二项式来进行数据选择、数据处理和数据转换（因为分类技术不接受数值类型的数据） 4. 在将数据导入RapidMiner工具之前，会对原始数据进行双重检查。
每个属性都使用朴素贝叶斯方法计算
即根据以前的经验，使用概率和统计方法来预测未来机会的分类） 通过朴素贝叶斯算法的数 散装铅 据挖掘计算，我们可以得出“复发”和“无复发”患者数量的结论。
这个数字将被分类并作为乳腺癌患者预防和治疗步骤的参考。 根据我们查到的资料，朴素贝叶斯方法之所以能够用于治疗癌症，是因为朴素贝叶斯方法可以对文本文档进行自动分类，从而进行医学诊断，此外，朴素贝叶斯方法还有以下优点。
