% 
% 1. Title: Lung Cancer Data
% 
% 2. Source Information:
% 	- Data was published in : 
% 	  Hong, Z.Q. and Yang, J.Y. "Optimal Discriminant Plane for a Small
% 	  Number of Samples and Design Method of Classifier on the Plane",
% 	  Pattern Recognition, Vol. 24, No. 4, pp. 317-324, 1991.
% 	- Donor: Stefan Aeberhard, stefan@coral.cs.jcu.edu.au
% 	- Date : May, 1992
% 
% 3. Past Usage:
% 	- Hong, Z.Q. and Yang, J.Y. "Optimal Discriminant Plane for a Small
%           Number of Samples and Design Method of Classifier on the Plane",
%           Pattern Recognition, Vol. 24, No. 4, pp. 317-324, 1991.
% 	- Aeberhard, S., Coomans, D, De Vel, O. "Comparisons of 
% 	  Classification Methods in High Dimensional Settings", 
% 	  submitted to Technometrics.
% 	- Aeberhard, S., Coomans, D, De Vel, O. "The Dangers of 
% 	  Bias in High Dimensional Settings", submitted to
% 	  pattern Recognition.
% 
% 4. Relevant Information:
% 	- This data was used by Hong and Young to illustrate the 
% 	  power of the optimal discriminant plane even in ill-posed
% 	  settings. Applying the KNN method in the resulting plane	
% 	  gave 77% accuracy. However, these results are strongly
% 	  biased (See Aeberhard's second ref. above, or email to
% 	  stefan@coral.cs.jcu.edu.au). Results obtained by
% 	  Aeberhard et al. are : 
% 	  RDA : 62.5%, KNN 53.1%, Opt. Disc. Plane 59.4%
% 
% 	  The data described 3 types of pathological lung cancers.
% 	  The Authors give no information on the individual
% 	  variables nor on where the data was originally used.
% 
%        -  In the original data 4 values for the fifth attribute were -1.
%           These values have been changed to ? (unknown). (*)
%        -  In the original data 1 value for the 39 attribute was 4.  This
%           value has been changed to ? (unknown). (*)
%     
% 	  
% 5. Number of Instances: 32
% 
% 6. Number of Attributes: 57 (1 class attribute, 56 predictive)
% 
% 7. Attribute Information:
% 
% 	attribute 1 is the class label.
% 	
% 	- All predictive attributes are nominal, taking on integer 
% 	  values 0-3
% 
% 8. Missing Attribute Values: Attributes 5 and 39 (*)
% 
% 9. Class Distribution:
% 	- 3 classes, 
% 		1.)	9 observations
% 		2.)	13     "
% 		3.)	10     "
% 
%
% Information about the dataset
% CLASSTYPE: nominal
% CLASSINDEX: first
%

@relation lung-cancer

@attribute 'class' {1,2,3}
@attribute 'attribute2' {0,1}
@attribute 'attribute3' {1,2,3}
@attribute 'attribute4' {0,1,2,3}
@attribute 'attribute5' {0,1,2}
@attribute 'attribute6' {0,1}
@attribute 'attribute7' {1,2,3}
@attribute 'attribute8' {1,2,3}
@attribute 'attribute9' {1,2,3}
@attribute 'attribute10' {1,2,3}
@attribute 'attribute11' {1,2,3}
@attribute 'attribute12' {1,2,3}
@attribute 'attribute13' {0,1,2,3}
@attribute 'attribute14' {1,2,3}
@attribute 'attribute15' {1,2,3}
@attribute 'attribute16' {1,2,3}
@attribute 'attribute17' {1,2,3}
@attribute 'attribute18' {1,2}
@attribute 'attribute19' {1,2}
@attribute 'attribute20' {0,1,2}
@attribute 'attribute21' {0,1,2}
@attribute 'attribute22' {1,2}
@attribute 'attribute23' {1,2}
@attribute 'attribute24' {1,2}
@attribute 'attribute25' {1,2,3}
@attribute 'attribute26' {1,2,3}
@attribute 'attribute27' {1,2,3}
@attribute 'attribute28' {2,3}
@attribute 'attribute29' {1,2,3}
@attribute 'attribute30' {1,2,3}
@attribute 'attribute31' {1,2,3}
@attribute 'attribute32' {1,2,3}
@attribute 'attribute33' {1,2,3}
@attribute 'attribute34' {1,2,3}
@attribute 'attribute35' {1,2,3}
@attribute 'attribute36' {1,2,3}
@attribute 'attribute37' {1,2,3}
@attribute 'attribute38' {1,2,3}
@attribute 'attribute39' {1,2,3}
@attribute 'attribute40' {1,2,3}
@attribute 'attribute41' {1,2,3}
@attribute 'attribute42' {1,2,3}
@attribute 'attribute43' {1,2,3}
@attribute 'attribute44' {1,2,3}
@attribute 'attribute45' {1,2,3}
@attribute 'attribute46' {1,2,3}
@attribute 'attribute47' {1,2,3}
@attribute 'attribute48' {2,3}
@attribute 'attribute49' {2,3}
@attribute 'attribute50' {1,2,3}
@attribute 'attribute51' {1,2,3}
@attribute 'attribute52' {1,2,3}
@attribute 'attribute53' {1,2,3}
@attribute 'attribute54' {1,2,3}
@attribute 'attribute55' {1,2}
@attribute 'attribute56' {1,2}
@attribute 'attribute57' {1,2}

@data
1,0,3,0,?,0,2,2,2,1,1,1,1,3,2,2,1,2,2,0,2,2,2,2,1,2,2,2,3,2,1,1,1,3,3,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,2,2
1,0,3,3,1,0,3,1,3,1,1,1,1,1,3,3,1,2,2,0,0,2,2,2,1,2,1,3,2,3,1,1,1,3,3,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2
1,0,3,3,2,0,3,3,3,1,1,1,0,3,3,3,1,2,1,0,0,2,2,2,1,2,2,3,2,3,1,3,3,3,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2
1,0,2,3,2,1,3,3,3,1,2,1,0,3,3,1,1,2,2,0,0,2,2,2,2,1,3,2,3,3,1,3,3,3,1,1,1,1,2,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2
1,0,3,2,1,1,3,3,3,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,0,0,2,2,2,1,1,2,3,2,2,1,1,1,3,2,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2
1,0,3,3,2,0,3,3,3,1,2,2,0,3,3,3,2,2,1,0,0,1,2,2,2,1,3,3,1,2,2,3,3,3,2,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2
1,0,3,2,1,0,3,3,3,1,2,1,2,3,3,3,3,2,2,0,0,2,2,2,2,1,3,2,2,2,2,3,3,3,2,1,1,2,2,1,2,1,2,2,2,2,1,2,2,2,2,1,2,2,2,1,2
1,0,2,2,1,0,3,1,3,3,3,3,2,1,3,3,1,2,2,0,0,1,1,2,1,2,1,3,2,1,1,3,3,3,2,2,1,2,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,1,2,2
1,0,3,1,1,0,3,1,3,1,1,1,3,2,3,3,1,2,2,0,0,2,2,2,1,2,1,2,1,1,1,3,3,3,3,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2
2,0,2,3,2,0,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,1,3,2,3,3,3,3,3,3,3,3,2,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,3,2,1,1,2,2
2,0,2,2,0,0,3,2,3,1,1,3,1,3,1,1,2,2,2,0,2,1,1,2,1,1,2,2,2,2,1,3,3,3,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2
2,0,2,3,2,0,1,2,1,1,2,1,0,1,2,2,1,2,1,0,2,2,2,2,1,2,1,2,2,3,1,3,3,3,1,2,2,1,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,1
2,0,2,1,1,0,1,2,2,1,2,1,1,2,2,2,1,2,2,0,2,2,2,2,1,2,1,3,2,2,1,1,1,1,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2
2,0,2,2,1,1,2,3,3,1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,0,1,2,2,2,1,2,1,2,2,2,1,1,1,3,2,1,1,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,1,1,1,2,2
2,1,3,0,?,1,1,2,2,1,1,1,1,2,1,1,1,2,2,0,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,1,1,2,1,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1
2,0,3,2,2,1,2,2,2,1,1,2,1,2,3,3,2,2,2,0,1,2,2,2,1,2,3,2,2,1,2,2,2,3,1,3,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2
2,0,3,2,2,0,1,1,3,1,1,1,0,1,3,3,1,2,2,0,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,1,3,3,3,3,3,1,2,2,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2
2,0,2,1,1,0,2,1,3,1,1,1,0,3,1,3,1,2,2,0,0,1,2,2,3,3,3,2,2,2,1,3,3,3,1,1,1,2,1,2,2,2,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,2,2
2,0,2,0,?,0,2,3,3,3,2,1,0,2,2,1,1,1,2,0,0,2,1,2,1,2,3,2,2,3,1,3,3,3,2,1,1,2,1,2,2,2,3,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2
2,0,1,2,1,0,3,3,3,1,2,2,1,1,3,3,1,2,2,0,0,2,2,2,1,2,1,3,2,3,1,1,1,3,1,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,1
2,0,2,0,?,1,3,3,3,1,2,1,1,3,3,3,1,2,2,0,0,2,2,2,2,1,1,2,3,2,1,1,1,3,1,3,1,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,1,2,2,1,2,2
2,0,3,3,2,0,2,1,3,1,1,3,3,3,3,3,1,2,2,0,0,2,2,1,1,2,2,3,3,3,3,3,3,3,2,2,2,1,2,1,2,1,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2,2,2,2,1,2
3,0,2,3,1,1,2,2,1,1,1,1,1,1,2,2,1,2,2,2,2,1,2,1,1,1,1,2,2,3,1,3,3,3,1,1,1,3,1,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,1,3,3,2,2,1
3,0,2,3,1,1,1,2,1,1,1,2,1,1,1,2,2,1,1,1,2,1,2,1,1,2,2,2,2,2,1,3,3,3,2,2,2,3,3,1,1,2,2,3,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1
3,0,3,3,1,0,3,3,1,1,1,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,2,2,2,2,1
3,0,2,3,2,0,1,2,2,1,2,1,2,1,1,1,2,1,2,2,1,2,1,2,2,1,3,2,1,1,2,2,2,2,1,1,2,2,?,2,1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,1,3,1,2,2,1,2
3,0,2,2,2,0,2,1,2,1,1,1,0,2,2,3,1,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,2,2,1,2,2,2,2,3,1,2,2,2,2,1,2,1,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1
3,0,2,2,1,0,2,2,2,1,1,2,0,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,1,2,1,3,3,3,1,3,3,2,2,3,1,2,1,3,2,2,3,2,2,2,3,3,3,2,2,3,2,2,2,2,1
3,0,3,2,2,0,2,2,2,1,1,2,0,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,1,1,1,2,1,1,3,1,3,3,3,2,3,2,2,2,2,2,2,3,1,2,2,2,2,2
3,0,2,1,1,0,2,2,1,1,1,1,0,1,1,1,2,1,2,0,2,1,1,1,1,1,2,2,1,2,1,3,3,3,1,1,3,3,3,2,3,1,2,2,3,3,2,2,2,3,2,2,2,2,2,2,1
3,0,2,3,2,1,2,2,3,1,1,2,1,2,2,2,1,2,2,0,2,2,2,1,1,2,2,2,2,2,1,2,2,3,2,2,2,1,2,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,2,2
3,0,2,3,1,0,2,3,3,1,1,1,1,2,2,2,1,2,2,0,2,2,2,2,1,2,1,2,2,2,1,1,1,1,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2