医学数据挖掘.
第一章
一．填空
1．数据挖掘和知识发现的三大主要技术为：数据库、统计学、机器学习
2．数据挖掘获得知识的表现形式主要有6种：规则、决策树、知识基网络权值、公式、案例
3．规则是由前提条件、结论两部分组成
4．基于案例推理CBR的基础是案例库
5．知识发现的基本步骤：数据选择、处理、转换、数据挖掘、解释与评价。数据挖掘是知识发现的关键步骤
6．数据挖掘的核心技术是：人工智能、机器学、统计学
7.目前数据挖掘在医学领域的应用集中在疾病辅助诊断、药物开发、医院信息系统、遗传学等方面
二．名解
1．数据挖掘DM：在数据中正规的发现有效的、新颖的、潜在有用的、并且最终可以被读懂的模式的过程
2．案例推理CBR：当要解决一个新问题时，CBR利用相似性检索技术到案例库中搜索与新问题相似的案例，再经过对就案例的修改来解决新问题
三．简答
1．数据挖掘的特点
a挖掘对象是超大型的DB，b发现隐含的知识，c可以用于增进人类认知的知识，d不是手工完成的
2．案例是解决新问题的一种知识，案例知识表示为三元组
a问题描述：对求解的问题及周围环境的所有特征的描述，b解描述：对问题求解方案的描述，c效果描述：描述解决方案后的结果情况，是失败还是成功
3．医学数据挖掘存在的关键问题
a数据预处理，b信息融合技术，c快速的鲁棒的书库挖掘算法，d提供知识的准确性和安全性
4．数据挖掘在遗传学方面的应用
遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定的，基因数据库搜索技术在基因研究上做出了很多重大发现，其工作主要包括：a从各种生物体的大量DNA序列中定位出具有某种功能的基因，b在基因DB中搜索与某种具有高阶结构或功能的蛋白质相似的高阶结构序列
第二章
一．填空
1．DM的对象分为：关系型DB、数据仓库、文本DB、复杂类型DB
2．从用户角度来看，数据仓库的基本组成包括：数据源、数据存储、应用工具、可视化用户界面
3．数据仓库是最流行的数据模型是多维数据模型，多维数据模型将数据看作是数据立方体的形式，数据立方体是由维和事实来定义
4．常用的多维数据模式包括：星型模式、雪花模式、事实星座模式。星型模式是由事实表和维表构成
5．WEB ＤＭ分为：ＷＥＢ内容挖掘、ＷＥＢ结构挖掘、ＷＥＢ使用挖掘
二．名解
１．数据仓库：一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用以支持管理活动
的决策过程
２．数据立方体：指以两维或多维来描述或者分类数据。这里的维类似于关系数据结构中的属性或者字段
３．ＷＥＢ数据挖掘：指同万维网相关数据的挖掘
三．简答
１．人们使用文本DB的三个主要目的
a用户需要便利的获得全文文本，即文献检索，b用户应用此类数据库确定需要阅读的相关资料，c用户希望从文本数据库中获得信息的特异性片段，即从相关资料的特异性部分获得某个特意问题的答案
2．WEB数据库中的数据可以分为五个类别
a网页的内容，b网页间的结构，c网页内的结构，d描述用户如何使用网页的数据，e 用户的人口统计学和注册信息
第三章
一.填空题
1.确定商业目标,认清数据挖掘的目的是DM的第一步
2.影响DM结果质量的两个因素是:所采用DM技术的有效性(模型的选择),用于挖掘的数据
的质量和数量
3.数据质量的含义包含四个方面:数据的正确性,数据的一致性,数据的完整性,数据的可靠性
4.数据清洗的技术:空值处理,噪音数据,不一致数据等处理技术
5.数据挖掘模型按功能可分为:预测模型,描述模型.其中前者包括:分类模型,回归模型,时间序
列模型;后者包括:聚类模型,关联模型,序列模型
6.模型准确性的测试分为三类:简单验证,交叉验证,自举法
二.名词解释
1.静态数据:开展业务活动所需要的基本数据(动态数据的基础,保持数据的唯一性)
动态数据:指每笔业务发生时产生的事务处理信息
2.数据归纳:其目的是建立用于挖掘的合适的数据集合,缩小处理范围,是在数据选择的基础上对挖掘数据的进一步约简,又叫数据缩减或数据收缩
三:简答
1.CRISP-DM模型的六个阶段
理解问题,理解数据,准备数据,建立模型,方案评估,方案实施
2.数据准备包含的方面
a从多个数据源中整合数据挖掘所需要的数据,保证数据的综合性,易用性,数据的质量和数据的时效性;b如何从现有数据中衍生出所需要的指标
3.在数据生成,处理和管理的许多阶段都会引入错误,主要包括
a数据输入和获得过程的错误;b数据集成所表现出来的错误(a度量纲问题b命名冲突问题c数据精度问题d汇总问题);c数据传输过程所引入的错误
4.通过历史数据预测未来,它的的有效性的前提条件隐藏着三个假设为
a过去是将来的好的预测器;b数据是可利用的;c数据包含我们想要的预测
5.预测模型和描述模型的区别
数据挖掘模型按照功能分为预测模型和描述模型.在预测模型中,用来预测的称为独立变量,要预测的称为相关变量或目标变量.预测模型包括分类模型,回归模型和时间序列模型;描述模型包括聚类模型,关联模型和序列模型.前者有时又称为有监督学习,可直接用来检测模型的准确性,一般在建立这些模型时,使用一部分数据作为样本,用另一部分数据来检验,校正模型;后者又称为无监督学习,因为在模型建立前结果是未知的,模型的产生不受任何
监督
第四章
一.填空
1．关联分析就是用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系,所发现的联系可以利用关联规则或者频繁项集的形式表示
2.关联规则算法通常采用的策略是把关联规则挖掘任务分解为两步:找出所有频繁的项集;由频繁项集产生强关联规则
3.Apriori算法的两大缺点:可能产生大量的候选集,可能需要重复扫描数据库
4.Apriori算法优化的四种思路:减少DB描述的次数,对挖掘的数据集中进行扫描,利用修剪技术来减少候选集C k的大小,并行数据挖掘
5.同层关联规则可以采用的两种支持策略:统一的最小支持度,递减的最小支持度
第五章聚类分析
一,填空.1.大多数聚类算法采用的两种具有代表性的数据结构:数据矩阵,相异度矩阵.
2.基于划分的聚类分析方法有,K-平均算法,K-中心点算法,CLAYANS算法.
3.孤立点挖掘的方法主要有:基于统计的方法,基于距离的方法,基于偏离的方法.
4.两种基于偏离的孤立点的检测技术是:序列异常技术，olap数据立方体技术.
二,名词解释
1.聚类分析,是一个将数据集划分为若干组成类的过程.并使得同一个组内的数据对象具有较高的相似度,而不同组中的数据是不相似的.
2.相异度矩阵,是一个对象-对象结构,它存放所有n个对象两两之间所形成的差异性（相似性）
3.孤立点，与其他数据有显著区别的数据对象的集合。
4，孤立点挖掘，
三，简答
1.K-平均算法的操作流程：
给定K后，1，从数据对象中任意选择K个对象作为初始聚类中心。2，计算每个聚类的平均值，用该平均值代表相应的聚类中心。3，计算每个对象与这个中心的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分，将它分配到与它最近的聚类中。4，循环。5，直到每个聚类不在发生变化为止。
2.孤立点产生的原因：1，度量或执行错误导致。2.固有的数据变异的结果。
3.孤立点挖掘问题可以看成是2个问题;
1，定义在数据集中的什么是不一致的数据。
2，找到一个能够挖掘出所定义的孤立点的有效方法。
第六章决策树
1.决策树的基本组成部分：决策节点分枝叶子
2.在决策树中最上面的节点称为根节点是整个决策树的开始，每个分枝是一个新的决策点或者是树的叶子，每个叶节点代表一种可能的分类的结果。
3.Hunt 提出的概念学习系统是一种早期的决策树学习方法，它是许多决策树算法的基础
4.一个完整的决策树构造过程应包含决策树的创建和决策树的剪枝
5.决策树修剪的3种方法前修剪方法，后修剪方法，混合的修剪方法
第八章人工神经网络
一、填空
1、大多数生物神经元由细胞体、轴突、树突和突触组成
2、人工神经网络是对生理神经元的模拟，有向弧则是轴突——突触——树突对的模拟，有向弧的权值表示两处理单元间相互作用的强弱
3、在结构上，人工神经网络可以分为：输入层、隐蔽层、输出层，每一层可以包含若干个节点（神经元），层与层之间的节点相互联系
4、BP算法包括信息的正向传递和误差的反向传播
5、网络按照连接权值可以有三种训练方法：死记式学习、有监督学习（有导师学习）、无监督学习（无导师学习）
二、名词解释
1、人工神经网络是一个对人脑的某种程度上的抽象、简化和模拟的数学模型，它能用电子线路来实现或用计算机来模拟人的自然智能，从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑对信息进行处理的功能
三、简答
1、人工神经网络历史发展的四个阶段
a产生时期：M-P模型；b高潮时期：感知机；c低潮时期；d热潮时期：BP网络
2、人工神经网络的基本功能
a联想记忆功能b非线性映射能力c分类、识别与图像处理功能d控制与优化计算功能e知识处理功能
3、人工神经网络的工作过程
a学习阶段：对网络进行训练，主要是调整网络神经元的连接权值和连接方式
b工作阶段：训练好的网络即可用于实际工作，此时网络的连接权值和连接方式固定不变，工作过程表现为输入数据在状态空间的映射和变化过程，神经网络最终的稳定状态即是工作输出
4、BP算法基本思想
BP算法的学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播的两个过程组成
a正向传播：输入样本→输入层→各隐层→输出层；若输出层实际输出与期望输出不同，则转入b
b误差的反向传播：输出误差（某种形式）→隐层→输入层；通过将输出误差的反传分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，修改各神经元的权值
5、BP神经网络的建模步骤
a、确定训练样本集：训练样本含量适宜
b、样本的归一化处理
c、BP神经网络结构设计：输入层、隐含层、输出层设计
d、BP神经网络权值初始化
e、利用BP算法学习建模
第十章医学决策支持系统
一、填空
1、常见的狭义医学决策支持系统包括：医疗专家系统和临床决策支持系统两种
2、医院信息系统（HIS）分为医院管理信息系统（HMIS）和临床信息系统（CIS）
3、数据仓库的逻辑数据模型是多维结构的数据视图，也称多维数据模型，其最流行的表现形式是数据立方体
4、多维数据模型常用的有：星型模型、雪花模型、星网模型，其中星型模型是最常见的多维数据模型，星型模型由事实表和唯表构成
5、多维数据分析包括切片、切块、旋转、上钻、下钻等五个基本操作
6、信息系统经历了电子数据处理系统、管理信息系统和决策支持系统三个阶段
二、名解
1、决策支持系统：指为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，并通过调用各种数据分析工具提取决策信息，帮助决策者提问决策水平和质量，解决了由计算机自动组织和协调以数值计算为主体的数据模型和仿真模型的运行，以及DB中大量数据的存取和处理，从而达到更高层次的辅助决策能力
2、医学决策支持系统：通常我们从广义和狭义两个角度来定义
广义：指在医学信息系统基础上发展起来的，以支持各级医疗卫生人员辅助决策为的的计算机信息系统
狭义：一种通过计算机进行模型计算，知识推理以及从医学数据中获得诊断信息和诊断的知识以支持医学诊断辅助决策为目的的计算机信息系统
3、数据仓库：值一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用以支持管理获得的决策过程
4、OLAP（联机分析处理）：是分析人员，管理人员和执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的，能够真正为用户所理解的并真实反映企业多维特性的信息进行快速、一致、交互的存取，从而获得数据更深入了解的一类软件技术
三、简答
1、DSS发展的四个阶段
a、以模型库为核心的DSS；
b、模型库与知识推理结合的智能DSS；
c、DW+OLAP+DM的新型DSS；
d、网络环境的综合DSS
2、医院管理决策支持系统的分析功能
a、医疗质量决策分析；b医疗病源决策分析；c、业务成本决策分析；d、财务与效益决策分析；e、医保决策分析与监控
3、数据仓库结构
DW包括的几类数据：当前基本数据，轻度综合数据，高度综合数据及原数据
当前基本数据：最近时期的业务数据，是DW用户最感兴趣的部分，数据最大，随时间的推动由DW的时间控制机制转为历史基本数据，一般存储于磁盘与介质
轻度综合数据：从当前数据中提取出来的用于提供决策分析的数据设计这层数据结构会遇到综合处理数据的时间段选取、综合数据包含哪些属性和内容等问题
高度综合数据：是准决策数据，十分精炼
原数据：是关于数据的数据，它是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的处理
医学数据挖掘
第一章 ．填空 1．数据挖掘和知识发现的三大主要技术为：数据库、统计学、机器学习2．数据挖掘获得知识的表现形式主要有 6 种：规则、决策树、 知识基网络权值、公式、案例 3．规则是由前提条件、结论两部分组成 4．基于案例推理的基础是案例库 5．知识发现的基本步骤：数据选择、处理、转换、数据挖掘、解释与评价。数据挖掘是知识发现的关键步骤 6．数据挖掘的核心技术是：人工智能、机器学、统计学 7. 目前数据挖掘在医学领域的应用集中在疾病辅助诊断、药物开发、医院信息系统、遗传学等方面 二．名解 1．数据挖掘：在数据中正规的发现有效的、新颖的、潜在有用的、并且最终可以被读懂的模式的过程 2．案例推理：当要解决一个新问题时，利用相似性检索技术到案例库中搜索与新问题相似的案例，再经过对就案例的修改来解决新问题三．简答 1．数据挖掘的特点 a 挖掘对象是超大型的， b 发现隐含的知识， c 可以用于增进人类认知的知识， d 不是手工完成的 2．案例是解决新问题的一种知识，案例知识表示为三元组 a 问题描述：对求解的问题及周围环境的所有特征的描述， b 解描述：
对问题求解方案的描述，c 效果描述：描述解决方案后的结果情况，是失败还是成功 3．医学数据挖掘存在的关键问题 a 数据预处理， b 信息融合技术， c 快速的鲁棒的书库挖掘算法， d 提供知识的准确性和安全性 4．数据挖掘在遗传学方面的应用 遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定的，基因数据库搜索技术在基因研究上做出了很多重大发现，其工作主要包括：a 从各种生物体的大量序列中定位出具有某种功能的基因，b 在基因中搜索与某种具有高阶结构或功能的蛋白质相似的高阶结构序列 第二章 一．填空 1．的对象分为：关系型、数据仓库、文本、复杂类型2．从用户角度来看，数据仓库的基本组成包括：数据源、数据存储、应用工具、可视化用户界面 3．数据仓库是最流行的数据模型是多维数据模型，多维数据模型将数据看作是数据立方体的形式，数据立方体是由维和事实来定义 4．常用的多维数据模式包括：星型模式、雪花模式、事实星座模式。星型模式是由事实表和维表构成 5. DM分为：WEB内容挖掘、WEB结构挖掘、WEB使用 挖掘 二.名解 1. 数据仓库：一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数
数据挖掘的研究进展及在临床医学中的应用
数据挖掘的研究进展及在临床医学中的应用 发表时间：2018-12-17T11:17:46.570Z 来源：《大众医学》2018年9月作者：周磾 [导读] 我国经济水平的飞速提升有目共睹，随之，信息技术的应用前景得到空前发展，在人们思维和生活方式，以及各行各业中，都发挥着至关重要的作用。 摘要:我国经济水平的飞速提升有目共睹，随之，信息技术的应用前景得到空前发展，在人们思维和生活方式，以及各行各业中，都发挥着至关重要的作用。为此临床医学中的数据挖掘方法也要不断创新，以便满足医学发展的更高需求，促使其长远稳定的进步提高。 关键词：数据挖掘；临床医学；研究进展；应用 引言： 大数据信息化时代早已渗透进人们生活的方方面面，带来便利的同时，也加快了统计学方法的有效改革，以求逐渐提高数据分析效率和应用质量。这种背景下，数据挖掘由此而生，在临床医学中取得了很大研究进展和整体应用效果，为临床医学事业的进一步发展提供强而有力的数据支持。 1.数据挖掘的研究进展 虽然在临床医学应用中，数据挖掘技术已经取得了一定建树，但是结合现阶段的统计现状，加强数据挖掘有效应用仍是亟待完善的难题。而且多媒体数据挖掘发展较晚，但是发展速度却很迅猛，因此这一先进统计技术在临床医学中拥有很广阔的提升空间。 生物学及生命科学的逐渐深入，为临床医学的蓬勃发展打了新的视野大门，更多创新思路和统计数据方法层出不穷。而数据挖掘技术的计算分析，能够对基因组和蛋白质交互网络提供系统性的研究处理，进一步推动我国临床医学发展。再加上数据挖掘在实际应用中会涉及到计算机技术、统计学知识和人工智能等，具有一定技术难度，需要各部门相互配合，为临床诊疗和研究，以及综合管理工作做出巨大贡献。 2.信息化医学数据挖掘应用 2.1预警性 大数据信息化技术更新换代很快，容易出现的问题隐患也很多，但是借助其自身预警性，可以为数据挖掘精确和安全打下良好基础。一旦数据挖掘过程中出现异常，系统就会及时发出预警，帮助工作人员及时采取相应措施，确保医学信息数据的存储安全。[1]借助先进的数据挖掘技术和云储存功能，能够准确分析用户的信息，从而将其自身健康隐患或重大疾病风险，第一时间通知到位，方便用户及时得知自己身体状况，进行针对性有效治疗，发挥数据预警性价值。 例如，已有医学院联合建立分析患者心电图数据的计算机模型，可以准确预测其一年内的心脏病发病率。通过深入详细的数据收集分析，明确病理指标，促使患者可以及时就医，从而有效降低心脏病患者的复发率，减少突发意外的风险。 2.2预测性 大数据背景下的临床医学数据挖掘核心内容就是其预测性，通过病人的特定信息预测病理结果，也就是被广泛应用的预测建模技术。其中又包括回归和分类两种模式，以帮助病患选择合理治疗措施，为临床医护人员正确决策指引方向。回归是指，在医学数据挖掘中将连续信息统计在一起，进行整体分析预测，主要应用在临床诊断和预后药物剂量等工作中。分类主要是预测一些离散型数据，辅助医护人员完成疾病诊断，根据不同数据信息和实际情况，选择相对应的合适预测算法，经过实践探讨和研究，加强预警、分类和诊断工作的自动化，提高工作效率和整体服务质量，为临床医学事业创造更高效益。 2.3个体化 患者本身的需求就具有很强的差异性，需要临床医护人员在实际工作中采用多元化医疗服务，而大数据信息化背景下的数据挖掘技术，刚好可以凸显出对应的个体化。并且借助这一特性的数据分析，对人类基因序列研究大有裨益，帮助相关工作人员发现隐藏在人类基因中的稀罕病变因子，进一步为遗传信息健康提供良好的技术支持。[2]另一方面，个体化数据挖掘分析，对相关药物研究可以起到一定催化作用，同时帮助病人排序自身基因和肿瘤基因，针对病人多需用药，并根据真实的病情变化换药。这种个性化用药方式，无疑是为病患健康以及信息化背景下的数据挖掘，奠定夯实基础。 2.4共享性 众所周知，互联网大数据时代中最明显的优势就是数据共享，以及传播速度快，覆盖范围广，是推动临床医学应用数据挖掘技术进展的重要组成内容。数据共享打破各类信息数据库的独立性，在其中搭建了有效互通桥梁，形成系统性的信息网络，并不断丰富充实数据储备，方便在实际临床医学应用中相互支撑。这样一来，用户就可以高效收集自己所需的各类信息，不仅可以加快信息数据的传播效率，确保医学数据的实效性和可行性，还能够在很大程度上为临床医学创造更高的研究价值。 2.5隐私性 医学数据还具有强烈的隐私性，病人的个人信息，包括姓名、病史、住址、病情等，都涉及到相关法律法规，以及社会舆论定向。因此临床医学结构在进行数据挖掘过程中，务必要严格遵守保密协议和职业道德素养，同时将信息数据加密储存，充分防止丢失和泄露。[3]当然，这也是医学数据挖掘的特殊所在，所以也就更需要临床医学工作人员，熟练掌握医学信息的多元化特性，以便在数据挖掘研究和应用时对症下药。从而保证数据挖掘分析工作的高效进行和实用质量，逐渐拓宽自身展望前景。 结束语： 总而言之，数据挖掘作为临床医学中的核心技术，对整体工作效率和质量，以及医院和病患的效益起到直接影响作用。为此，务必要借助合理手段，逐渐完善其应用内容和领域，有效加快数据挖掘技术的实践研究进展。 参考文献: [1]秦文哲,陈进,董力.大数据背景下医学数据挖掘的研究进展及应用[J].中国胸心血管外科临床杂志,2016(1):55-60. [2]王逸夫,李川.基于数据挖掘的临床医学研究系统的设计与实现[J].四川生理科学杂志,2016,38(2):93-95. [3]李雨童,姚登举,李哲,等.基于R的医学大数据挖掘系统研究[J].哈尔滨理工大学学报,2016,21(2):38-43.
数据挖掘论文医学数据论文：医学数据挖掘综述
数据挖掘论文医学数据论文：医学数据挖掘综述 摘要：医学数据挖掘是提高医学信息管理水平，为疾病的诊断和治疗提供科学准确的决策，促进医疗发展的需要。该文主要介绍了医学数据的特点，医学数据挖掘的发展状况和应用的技术方法，同时展望了数据挖掘技术在医学领域的应用前景。 关键词：数据挖掘；医学数据；神经网络；关联规则 summary of medical data mining wang ju-qin (department of computer technology, wuxi institute of technology, wuxi 214121, china) abstract: medical data mining is necessary for improving the management level of medical information, providing scientific decision-making for the diagnosis and treatment of disease, and promoting the development of medicine. this paper mainly introduces the characters of mining medical data, the application and methods used in medicine, and also the application prospect medical field is outlined. key words: data mining; medical data; neural network; association rules
大数据在医疗方面有什么作用
数据挖掘随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。数据挖掘已有较多成熟方法，并在医学大数据挖掘中取得了一定成果。数据挖掘是指从数据库中，提取隐含在其中的人们事先未知、潜在的有用的信息和知识的过程。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。 数据挖掘在医学大数据研究中已取得了较多成果，通过文献检索，总结了三方面的应用现状。 疾病早期预警医疗领域往往需要更精确的实时预警工具，而基于数据挖掘的疾病早期预警模型的建立，有助于提高疾病的早期诊断、预警和监护，同时，也有利于医疗机构采取预防和控制措施，减少疾病恶化及并发症的发生。 疾病早期预警，首先要收集与疾病相关的指标数据或危险因素，然后建立模型，从而发现隐含在数据之中的发病机制和病情之间的联系。Forkan等采集日常监测的心率、舒张压、收缩压、平均血压、呼吸率、血氧饱和度等生命体征数据，以J48决策树、随机森林树及序列最小优化算法等建立疾病预警模型，用于远程家庭监测，识别未曾诊断过的疾病发生，并将监测结果发送到医疗急救机构，实现生命体征大数据、病人及医疗机构的完整衔接，以降低突发疾病及死亡的发生率。 Easton等利用贝叶斯分类算法建立了中风后遗症死亡预测模型，认为中风后遗症死亡概率与中风发生后的时间长短成函数关系，有助于中风后遗症患者的后续监护。Tayefi等基于决策树算法建立了冠心病预测模型，该模型发现hs-CRP作为新的冠心病预测标志物，比传统的标志物（如FBG、LDL）更具特异性。 慢性病研究糖尿病、高血压、心血管疾病等慢性病正在影响着人们的健康，识别慢性病危险因素并建立预警模型有助于降低慢性疾病并发症的发生。Alagugowr等建立的心脏病预警系统，从心脏病大数据库中提取特征指标，通过K-means聚类算法识别出心脏病危险因素，又以Apriori算法挖掘高频危险因素与心脏病危险等级之间的关联规则。Ilayaraja等则以高频项集寻找心脏病危险因素并识别病人风险程度，该方法能够回避无意义项集的产生，从而解决了以往研究中项集数量多、所需存储空间大等问题。 CH Jen等对慢性疾病并发症风险识别的研究分三个步骤，首先，选择健康人群体检数据和慢性病患者相关疾病数据，以带有序列前项选择的线性判别分析来寻找相关疾病的特征变量;然后，以K-NN对特征变量进行分类处理;最后，将K-NN算法的分类结果应用于慢性疾病预警模型的建立。Aljumah等先后以回归分析和SVM用于预测和判断糖尿病不同治疗方式与不同年龄组之间的最佳匹配，为患者选择最佳治疗方式提供依据。 Perveen等对糖尿病的预测研究，采用患者人口学数据和临床指标数据，并分别用Adaboost集成算法、Bagging算法及决策树三种算法来建立预测模型，认为Adaboost集成算法的精确性更高。 辅助医学诊断医学数据不仅体量大，而且错综复杂、相互关联。对大量医学数据的分析，挖掘出有价值的诊断规则，将对疾病诊断提供参考。Yang等基于决策树算法和Apriori算法，对肺癌病理报告与临床信息之间的关联性进行了研究，为肺癌病理分期诊断提供依据，从而可回避诊断中需要手术方法获取病理组织。
生物数据挖掘聚类分析实验报告
实验三 聚类分析 一、实验目的 1. 了解典型聚类算法 2. 熟悉聚类分析算法的思路与步骤 3. 掌握运用Matlab 对数据集做聚类分析的方法 二、实验内容 1. 运用Matlab 对数据集做K 均值聚类分析 2. 运用Matlab 对数据集做基于密度的聚类分析 三、实验步骤 1.写出对聚类算法的理解 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster ）分析是由若干模式（Pattern ）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement ）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。在进行聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。 2.写出K-means 算法步骤 通过迭代把数据对象划分到不同的簇中，以求目标函数最大化，从而使生成的簇尽可能地紧凑和独立。具体步骤如下： (1)首先，随机选取k 个对象作为初始的k 个簇的质心； (2)然后，将其余对象根据其与各个簇质心的距离分配到最近的簇； (3)再要求形成的簇的质心。 这个迭代重定位过程不断重复，直到目标函数最小化为止。 设p 表示数据对象，i c 表示 簇i C 的均值，通常采用的目标函数形式为平法误差准则函数： 2 1||||∑∑=∈-=k i C p i i c p E （欧几里得距离） 3.写出DBSCAN 算法步骤 与均值漂移聚类类似，DBSCAN 也是基于密度的聚类算法。具体步骤如下： （1）首先确定半径r 和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始，以这个点为
医学数据挖掘研究
医学数据挖掘研究 陈彬玫① ①成都市郫县中医医院，610225 摘要当今医疗数据海量增长，利用数据挖掘找出对各类医疗决策有价值的知识迫在眉睫。本文介绍了大数据时代背景下医学数据的内容和特点，并研究了数据仓库构建医疗信息化知识平台的动力、关键技术，最后总结了医学数据挖掘挑战。 关键词医学数据；数据挖掘；数据仓库； 1 引言 以计算机技术为核心的信息与通信技术凭借互联网的飞速发展，大大地促进了医疗卫生行业各个应用领域和行业的发展，形成了包括医院信息系统、公共卫生信息系统、远程医疗、家庭护理和区域协同医疗等数百亿的医疗卫生ＩＣＴ产业，并得到了学术界和工业界的广泛重视。医疗信息化的发展，也促进了医疗数据的爆炸性增长。 但是，医疗信息化也面临很多问题。在资源利用方面，大病小病都找三甲医院，优质医疗资源紧张，医生的经验与精力也有限，没有充分发挥医生的价值。在医患信息交流方面，信息缺乏，信息不对称。民众医学健康、预防、康复知识匮乏，信息化建设的过程中也缺乏病人的主动参与。对于医疗行业本身，患者个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见，关系复杂，很难标准化、自动化。在医学认知方面，新的疾病不断产生和变化，医疗发展水平还有未知领域。 人的健康是开展医疗信息化的最终目的，也是国家投入巨资推动医疗信息化的出发点和落脚点。目前，区域医疗信息化是投资的重点，其主要内容是以电子病历和电子档案为基础的数据集成和共享。在这些信息系统的基础上，医疗服务将从传统经验分析和临床试验发展到从海量医疗健康数据中挖掘医疗知识，利用信息化技术创造优质的医疗服务惠及广大民众。 2 医学数据挖掘的研究动力 2.1 伦理需求身体健康是人类社会的本质需求。因此，医疗信息化的根本使命是保证人们身体健康，满足个性化医疗服务，最大限度保证公民的医疗质量和医疗安全。通过信息化建设和数据挖掘平台的建设，可以促进现代医疗模式的应用，大大扩展了医疗服务的活动范围。进而使得社会获得巨大的信息化红利，提高人们的生活水平和生活质量。 2.2 经济效益医疗行业是继电信行业之后最有可能深入广泛开展数据挖掘并从中获得实际效益的行业之一。医疗行业是具有大量现金流的行业，完全有能力通过开展数据挖掘。作为根本的民生举措，国家也在持续加大投入。计世资讯《2013年中国医卫行业信息化建设与IT应用趋势研究报告》的研究结果显示，2012年中国医卫行业IT投入达185.6亿元，较2011年同比增长22.6%；2013年医卫行业信息化建设投入将继续保持理性状态，呈现平稳增长趋势。2013年中国医卫行业的IT投资规模约为225.5亿元人民币，较2012年同比增长21.5%。如下图所示。
数据挖掘期末大作业
数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理 系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入， 不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
医学数据挖掘
第一章 一．填空 1．数据挖掘和知识发现的三大主要技术为：数据库、统计学、机器学习 2．数据挖掘获得知识的表现形式主要有6种：规则、决策树、知识基网络权值、公式、案例 3．规则是由前提条件、结论两部分组成 4．基于案例推理CBR的基础是案例库 5．知识发现的基本步骤：数据选择、处理、转换、数据挖掘、解释与评价。数据挖掘是知识发现的关键步骤 6．数据挖掘的核心技术是：人工智能、机器学、统计学 7.目前数据挖掘在医学领域的应用集中在疾病辅助诊断、药物开发、医院信息系统、遗传学等方面 二．名解 1．数据挖掘DM：在数据中正规的发现有效的、新颖的、潜在有用的、并且最终可以被读懂的模式的过程 2．案例推理CBR：当要解决一个新问题时，CBR利用相似性检索技术到案例库中搜索与新问题相似的案例，再经过对就案例的修改来解决新问题 三．简答 1．数据挖掘的特点 a挖掘对象是超大型的DB，b发现隐含的知识，c可以用于增进人类认知的知识，d不是手工完成的 2．案例是解决新问题的一种知识，案例知识表示为三元组 a问题描述：对求解的问题及周围环境的所有特征的描述，b解描述：对问题求解方案的描述，c效果描述：描述解决方案后的结果情况，是失败还是成功 3．医学数据挖掘存在的关键问题 a数据预处理，b信息融合技术，c快速的鲁棒的书库挖掘算法，d提供知识的准确性和安全性 4．数据挖掘在遗传学方面的应用 遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定的，基因数据库搜索技术在基因研究上做出了很多重大发现，其工作主要包括：a从各种生物体的大量DNA序列中定位出具有某种功能的基因，b在基因DB中搜索与某种具有高阶结构或功能的蛋白质相似的高阶结构序列 第二章 一．填空 1．DM的对象分为：关系型DB、数据仓库、文本DB、复杂类型DB 2．从用户角度来看，数据仓库的基本组成包括：数据源、数据存储、应用工具、可视化用户界面 3．数据仓库是最流行的数据模型是多维数据模型，多维数据模型将数据看作是数据立方体的形式，数据立方体是由维和事实来定义 4．常用的多维数据模式包括：星型模式、雪花模式、事实星座模式。星型模式是由事实表
数据挖掘_Biomedical dataset(生物医学数据集)
Biomedical dataset(生物医学数据集) 数据摘要： It is the old 1982 "biomedical dataset" generated by Larry Cox. It consists of two groups. These give observation number, blood id number,age, date, and four blood measurements. 中文关键词： 数据挖掘,生物医学,携带者,统计图, 英文关键词： Data mining,Biomedical,Carriers,Statistical Graphics, 数据格式： TEXT 数据用途： The following data arose in a study to develop screening methods to identify carriers of a rare genetic disorder and to describe its effectiveness. 数据详细介绍：
Biomedical dataset ?Abstract This is a set of biomedical data containing 209 observations (134 for "normals" and 75 for "carriers"). The following data arose in a study to develop screening methods to identify carriers of a rare genetic disorder. Four measurements m1, m2, m3, m4 were made on blood samples. One of these, m1, has been used before. Because the disease is rare, there are only a few carriers of the disease from whom data are available. The data come in two files, one for normals and one for carriers of the disease. A description of the files is provided. The data have been stripped of the names and other identifiers. Otherwise the data are as received by the analyst. The purpose of the analysis is to develop a screening procedure to detect carriers and to describe its effectiveness. Experts in the field have noted that young people tend to have higher measurements. The laboratory which prepared the measurements is worried that there may be a systematic drift over time in their measurement process. These effects should be considered in the analysis. Can graphical displays show the differences between the distributions of carriers and normals? ?Data Description Column Content 1 Observation number (sequence number per patient). Note that there are several samples per patient for some patients. 2-8 Blank 9-12 Hospital identification number for blood sample 13-18 Blank 19-20 Age of patient 21-26 Blank 27-32 Date that blood sample was taken (mmddyy)
数据挖掘技术及其在医学上的应用
数据挖掘技术及其在医学上的应用 数据挖掘技术及其在医学上的应用 冯敏１阴珊珊２许涛３ １、泰山医学院信息工程学院２７１０１６ ２、泰安市疾病预防控制中心传染病防制科２７１０００３、济南广播电视大学 信息技术学院２５０００１ １引言 很多人已经意识到数据中潜在的大量商机，并踏踏实实地进行着从数据中沙里淘金的 工作。自２０世纪８０年代中期以来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，大量数据库被用于商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等领域。但是，面对不断增加的海量数据，人们已不再满足于数据库的查询功能，而是提出了深层次 的问题：能不能从数据中提取信息或者知识为决策服务？要解决这一问题，就数据库技术 而言已经无能为力，同样，传统的统计技术也面临极大的挑战。这就急需有新的方法来处 理这些数据。于是，集统计学、数据库、机器学习、可视化等技术于一身的综合性学科 “数据挖掘”应运而生。近年来，数据挖掘技术在零售业、电信业、金融业、医疗卫生等 许多领域得到了广泛的应用。 ２数据挖掘技术介绍 ２．１定义和发展 数据挖掘又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉ ｎＤａｔａｂａｓｅ，ＫＤＤ），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识（模 式或规则）的过程。数据挖掘所挖掘的数据，可以存放在数据库、数据仓库或其它信息存 储中。这是一个年青的跨学科领域，源于诸如数据库系 统、数据仓库、统计、机器学习、数据可视化、信息提取和高性能计算。其它有贡献 的领域包括神经网络、模式识别、空间数据分析、图像数据库、信号处理和一些应用领域，包括商务、经济和生物信息学等［１］。随着数据挖掘技术的逐步发展和完善，近年来在 金融、电信、零售、医疗卫生、科学研究等多个领域中得到成功应用，发挥了巨大作用。 当前，ＫＤＤ国际研讨会的研究重点逐渐从发现方法等理论研究转向系统应用研究和数据 挖掘工具的开发，注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透。 ２．２数据挖掘方法 数据挖掘常用的技术方法有特征化规则、关联规则、分类和预测规则、聚类规则、局 外者分析规则、演变分析规则等。
数据挖掘在医学方面的应用
数据挖掘在医学方面的应用 摘要：着信息技术的发展，采集、存储和管理数据的手段日益完善。数据挖掘学科应运而生。本文介绍数据挖掘的概念和应用，以及国内医学方面数据挖掘的应用现状及展望。 关键字：数据挖掘医学 Abstract: The discipline of data mining emerges with the development of technology and maturation of methods of data collection, storage and management. The paper introduces the concept of data mining. This paper introduces data mining concepts and applications, as well as domestic medical data mining application status and its prospect. Key Words: data mining；biomedical 1引言 随着数据库技术的飞速发展，信息技术已渗透到包括医学在内的各种领域。很多大中型医院都相继建立了自己的医院信息系统(HIS)，随着HIS的应用和不断发展，数据库中的数据量迅速膨胀，数据库规模逐渐扩大，复杂程度日益增加。但是尽管积累了大量的业务数据，真正能将这些数据的价值挖掘出来，并运用到医院的临床辅助诊断和日常管理决策中去的却很少。提出了建立基于HIS系统的医学信息数据仓库，在此基础上，对数据仓库中的医疗数据进行疾病监测、预测、医院管理辅助决策等方面的数据挖掘。为医务工作者、临床管理人员、科研人员提供辅助决策与综合分析的工具。在医疗方面具有重要的意义。 2.数据挖掘技术介绍 2.1数据挖掘额的概念 数据挖掘是商务智能应用中较高层次的一项技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程1。利用数据挖掘用户将可以更加方便地发现数据的规律，用户可以利用这些规律对某些符合特征的数据作出预测。 数据挖掘所得到的信息应具有先未知，有效和可实用三个特征。先未知是指数据挖掘所得到的信息应该是先前不能凭直觉或一般的技术方法所能得到的信息，挖掘到的住处越是出乎意料就可能越有价值。在这方面的一个典型例子就是一家连锁商店通过数据挖掘发现小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。而有效和可实用是数据挖掘的目的所在。 数据挖掘的分析方法有很多种，针对不同的用途就有不同的分析方法，比较常见的分析方法有一下集几种：分类、预测、相关性分组活关联规则、聚类、估值、描述和可视化、复杂数据类型挖掘，包括文本数据挖掘。WEB数据挖掘、图形图像数据挖掘、视频和音频数据挖掘。 2.2数据挖掘的过程 数据挖掘的过程一般由三个主要的阶段构成：数据准备、开采操作、结果表达和解释，对知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。 (1)数据准备 这个阶段又可进一步分成三个子步骤：数据集成，数据选择、数据预处理。数据集成将多文件和多数据库运行环境中的数据进行组合，解决语义模糊性，处理数据中的遗漏和清洗无效数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。 (2)数据挖掘 这个阶段进行实际性分析工作，包括的要点是：先决定如何产生假设，是让数据挖掘系
医学数据挖掘解析
医学数据挖掘解析 【摘要】数据挖掘技术应用于医学领域，有助于从海量信息中提取有价值信息，为疾病的诊治及临床研究提供科学依据。本文主要介绍数据挖掘概念，数据挖掘主要方法，数据挖掘过程及其在临床各方面的应用，为进一步深入研究打下理论基础。 【关键词】数据挖掘；挖掘方法；临床应用 1.引言 随着数据库技术的迅速发展，在医疗机构中有大量的医疗数据被记录下来。这些数据对于疾病的诊断，治疗及流行病学研究都有重要价值。然而，如果缺乏正确有效的工具，信息的利用将面临很多问题：如信息量巨大，难以消化；信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致，难以统一处理等等[1]。数据挖掘技术的发展在一定程度上解决了这些问题，利用数据挖掘技术可以从海量的医学资源中找到有价值的信息为疾病的诊治提供决策支持。 所谓数据挖掘技术，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在的应用价值的信息或模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的判断和决策[2]。医学数据挖掘处理的数据量非常巨大，而医学数据的不完整及隐私性等特性，对合理的挖掘方法提出新的挑战。下面介绍几种在医学上常用的数据挖掘方法。 2.医学数据挖掘方法 2.1 预测建模。通过对病例的数据挖掘，对人体病例的体征数据进行分析对比，从而学习到新的预测病例的方法，可以提前预测疾病的发生，及时挽救患者的生命[3]。预测建模有两种模式：分类和回归。分类用于预测离散的目标变量，而回归用于预测连续的目标变量。Melgani和Bazi[4]以美国麻省理工学院的心律失常数据库的心电图为原始数据，采用不同分类模型，对心电图的5种异性波形进行分类，为预测心脏病的发生提供了科学依据。 2.2 关联分析。关联是反映一个事件和其他事件之间的依赖或联系。关联分析主要用于DNA序列间相似搜索与比较、识别同时出现的基因序列、在患者生理参数分析中的应用、疾病相关因素分析等[5]。其处理包括两个步骤：第一步是利用标准关联规则挖掘算法挖掘有关的关联规则，第二步是基于所挖掘出的关联规则构造出一个分类器。关联规则有如下优点：可以产生清晰有用的结果；支持间接数据挖掘；可以处理变长数据；计算的消耗量可以预见[6]。 2.3 聚类分析。聚类分析是对输入集中的记录进行分类。聚类分析是一种探索性统计分析方法，是在没有经验的情况下对数据进行分类。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学，例如决策树归纳，贝叶斯分类，神经网络技
大数据时代医学生物信息的挖掘和利用
大数据时代医学生物信息的挖掘和利用 摘要：随着医院信息化的建设，医疗诊断手段进步和高通量实验设备的利用，医学数据呈现几何级数的增长表现出大数据的特征。如何利用现在已有的医疗信息系统和在将来医学生物信息化建设的问题上，对医学研究、标本库建设、临床医疗、医疗卫生监管等都提出了巨大的挑战，也为生物医学研究带来了前所未有的机遇。开展"大数据"相关研究工作对医院信息化建设、生物标本信息库建设是有着意义的。这种研究技术的应用必将成为生物医药科学技术发展的趋势，也必将是未来生物信息研究领域的核心技术。所以做好相关的技术知识了解、基础建设要求、人才培养内容是非常必要的。大数据必将渗透到医学领域，改变着医学研究、医学临床、医学管理的实践。 关键词：大数据；海量存储；数据挖掘；标本库；医学生物信息；数据挖掘 随着信息技术在医学临床和科研中的应用，临床医学、生物学、信息学发生了一次交叉融合，这种以生物大数据信息是未来生物医学研究发展的核心点。这种以海量、高维度、数据变量复杂、为特征的数据结构，需要我们在传统的医学基础之上集数学、统计学、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，建立新的新方法和手段。使得我们的临床医学模式从经验医学进一步向循证医学转变，无序医疗向着有序医疗发展，医学研究也会进入从发现、研究、验证、应用到再发现、再研究、再验证、再应用的迭代式良性循环过程中。 1实现大数据的大价值是医学信息建设的新目标 信息化时代各行业信息数据量呈现指数上升，医疗行业的数据信息增长更快。经研究表明，未来10年医学数据将高爆式地增长，其增长来源于医院医疗信息运行数据的积累、新的临床信息系统的嵌入（如电子病例系统）、新医疗诊疗设备接入等。随着医学的进步以生物芯片为代表的高通量生物技术的飞速发展，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学
生物信息学在微生物研究领域中的应用
生物信息学及其在微生物研究领域中的应用 摘要： 生物信息学是在生命科学、计算机科学和数学的基础上逐步发展而形成的 一门新兴的边缘学科，它以核酸和蛋白质为主要研究对象，以数学、计算机科 学为主要研究手段，对生物学实验数据进行获取、加工、存储、检索与分析， 从而达到揭示数据所蕴含的生物学意义的目的。生物信息学的飞速发展，为其 他生命学科的研究提供了新的平台。随着生物研究的深入以及计算机技术的发展，生物信息学迅速发展并在各个方面起着不可或缺的作用。本文叙述了生物 信息学的发展及应用。随着微生物基因组、蛋白质组的数据日益丰富，生物信 息学方法在分子微生物学研究中应用越来越广泛，如在微生物鉴定、溯源分析、新型疫苗研究，以及微生物致病机理等方面，有着广泛的应用。 关键词： 生物信息学，微生物学 正文： 随着人类基因组计划（HGP）的实施，生物信息学应运而生，成为21世纪 自然科学的核心领域，同时推动生物信息学的建立。微生物因其分布广、种类多、易繁殖和变异、遗传基因多样性等特点，被广泛用作“模式生物”来研究，极大地促进了生物信息学的发展。人们在深入研究自然环境中微生物群落、结构、功能与动态，研究污染环境中的微生物生态、通过环境微生物学的方法和 院里进行环境监测与评价、研究并阐明微生物、污染物与环境三者之间的相互 关系与作用规律，对保护环境、造福人类社会具有十分重要的意义。 近十年来测序技术蓬勃发展，自1995年第一株细菌全基因组被测序以来， 已有几百株细菌的基因组全序列发表，另有诸多细菌的全基因组测定工作正在 进行中。据信，当今的测序技术有能力在一周之内完成对某一细菌全基因组的 测序、拼接过程。在这样的背景下，如何挖掘、利用这些已有的序列数据，将