医学科研数据挖掘方法--数据预处理详解
第5章-数据预处理简介
Matlab函数
• （2）princomp函数
• princomp函数用来根据样本观测值矩阵进行主成分分析，其 调用格式如下：
• <1> [COEFF，SCORE]=princomp（X） • <2> [COEFF,SCORE,latent]=princomp（X） • <3> [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp（X） • <4> [......]=princomp（X,‘econ’）
d4
d1 d2 d3
小波异常值提取
• 由两组图对比可以看出，由于傅里叶变换不具有时 间分辨力，因此无法检测信号的间断点。而在小波分析 的图中，在信号的小波分解的第一层高频系数d1和第二 层高频系数d2中，可以非常清楚地观察到信号的不连续 点，用db1小波比用db6小波要好。 同时，这个例子也表明小波分析在检测信号的奇异 点时具有傅里叶变换无法比拟的优越性，利用小波分析 可以精确地检测出信号的突变点
不足之处：
小波变换是非平稳信号处理的有力工具，虽然小 波变换有多种小波基函数可以供选择，但一旦小波基函 数选定后，其特性就固定，各个尺度上的小波函数通过 尺度和平移变换获得， 由于信号每分解一次，逼近信号 和细节的长度减小一半。 在不同尺度上得到的逼近信 号特征之间存在差异，小波变换时采用以个基函数导出 的小波函数难以在不同尺度上准确地逼近局部信号特征， 因此降噪预处理时的重构信号会丢失原有的时域特征。
小波异常值提取?1第一类型间断点的检测在本例中信号的不连续是由于低频特征的正弦信号在后半部分突然有高频特征的正弦信号加入首先利用傅里叶变换分析对信号在频域进行分析发现无检测突变点接着利用小波分析进行分析结果证明它能够准确地检测出了信号幅值突变的位置即高频信号加入的时间点
数据预处理原理
数据预处理原理数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作的过程。
它是数据挖掘和机器学习等领域中的重要步骤，对于提高数据质量、减少噪声和偏差以及改善模型性能具有关键作用。
本文将介绍数据预处理的基本原理和常用方法。
1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要是处理数据中的异常值、缺失值和重复值等问题。
异常值是指与大部分数据明显不同的数值，可能是记录错误或异常情况的产生；缺失值是指数据中某些属性的值缺失；重复值是指数据集中存在相同的记录。
清洗数据的目的是保证数据的准确性和一致性，常用的方法有删除异常值、插补缺失值和去重复等。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合分析和建模的形式。
主要包括数据变换、规范化和离散化等操作。
数据变换是将非数值型数据转换为数值型数据，以便于计算机处理。
常见的方法有标签编码和独热编码等。
规范化是将数值型数据按照一定的比例进行缩放，常用的方法有最小-最大规范化和Z-score规范化等。
离散化是将连续型数据转换为离散型数据，常用的方法有等宽离散化和等频离散化等。
3. 数据集成数据集成是将多个数据源合并为一个一致的整体。
数据集成的目的是消除数据冗余和矛盾，提高数据的完整性和一致性。
常见的方法有属性合并、记录合并和实体识别等。
属性合并是将来自不同数据源的相同属性进行合并，例如将两个表中的相同列合并为一个新的表。
记录合并是将来自不同数据源的记录进行合并，例如将两个表中的记录按照某个属性进行匹配合并。
实体识别是识别两个数据源中相同的实体并进行合并，例如将两个表中的相同人员进行识别和合并。
4. 数据规约数据规约是将数据集中的数据量减少到合理的大小。
数据规约的目的是提高数据处理的效率和模型建立的速度。
常用的方法有属性规约和数值规约等。
属性规约是通过选择一部分重要的属性来减少数据集的大小，例如根据相关性和重要性进行属性选择。
数值规约是通过聚集、抽样和参数化等方法来减少数据集的大小，例如对连续型数值进行聚集操作。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
：
数据预处理是指在数据挖掘之前，对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。
数据预处理的流程方法主要包括：
1.数据清洗：这个阶段主要是对原始数据中的异常值、缺失值等进行处理，以保证数
据的准确性和完整性。
具体方法包括填充异常值、插补缺失值等。
2.数据集成：这个阶段主要是将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
在整合过程中需要解决数据之间的匹配、转换、冗余等问题。
3.数据变换：这个阶段主要是对数据进行标准化、归一化、特征选择、降维等方法，
使得数据满足模型的需求，提高建模效果。
4.特征提取：这个阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，这些特征能够更好地
反映数据的规律和模式。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
5.数据规约：对于高维的数据，需要进行数据压缩，例如主成分分析（PCA）等技术
来达到数据规约的目的。
医学大数据分析和挖掘
医学大数据分析和挖掘引言医学大数据分析和挖掘是当前医学研究的热门领域。
随着时间的推移，今天的医学已经不再仅仅是以过去所熟知的人工方法来进行研究和分析。
通过使用计算机技术和各种算法转换，我们现在可以从各种各样的医学数据中更精准地获得信息和洞察力，以推动医学的发展。
一. 医学大数据的概念和特点医学大数据是指以医学研究为目的，获得的海量数据。
医学大数据的来源包括医院患者的病例记录、临床试验数据、生命科学数据等。
医学大数据的特点是样本数量庞大、特征复杂、数据精度高。
二. 医学大数据应用1. 电子病历数据分析随着信息技术的快速发展，越来越多的医院采用了电子病历系统。
医生可以通过电子病历系统快速记录、查看和管理患者的病历信息。
电子病历还可以与临床试验和公共卫生计划等其他医疗系统进行互联，从而实现更加智能化的医学服务。
医学大数据分析可以从电子病历系统中提取各种医疗信息，如就诊记录、实验室数据、处方信息等，为医疗保健提供更加准确和有效的支持。
2. 医学生物信息学医学生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学和生物学相结合，用于分析生物学和医学系统中的数据。
生物技术已经开始广泛应用于新药研发、癌症研究、基因组学等领域。
医学大数据分析为这些生物技术的研究和发展提供了巨大的潜力，例如基因组学、转录组学和蛋白质组学，这些已经成为当代医学和生物科学研究的主要方法。
3. 临床试验数据分析临床试验数据是医学大数据中一项非常重要的领域。
临床试验一般是在新药上市前的必经之路，为了保证试验结果的科学性和客观性，需要进行多中心、大样本、双盲、随机、对照试验，从而产生大量高质量的数据。
医学大数据分析可以处理这些数据，以找到药物在不同人群中的疗效差异，以及药物副作用和安全性问题，并为临床试验的设计提供支持和改进。
三. 医学数据挖掘的方法和应用1. 聚类分析聚类分析是用于识别数据集中固有的结构的一种方法。
它将数据分组，并找到具有相似性的对象或数据点，并为每个组分配一个标签。
医用数据挖掘案例与实践 第1章 数据预处理
图1.2 数据的箱式图
6
此外，对于多变量统计数据的异常值识别，常用的 检验思路是观察各样本点到样本中心的距离。如果某些 样本点到样本中心的距离太大，就可以判断为异常值。 这里距离的度量一般使用马氏距离（Mahalanobis Distance）。因为马氏距离不受量纲的影响，而且在多 元条件下，马氏距离还考虑了变量之间的相关性，这使 得它优于欧氏距离。
考虑到由于个别异常值会导致均值向量和协方差矩 阵出现巨大偏差，这样计算出来的马氏距离起不了检测 异常值的作用，从而导致传统的马氏距离检测方法不稳 定，因此需要利用迭代的思想构造一个稳健的均值和协 方差矩阵估计量，然后计算稳健马氏距离（Robust Mahalanobis Distance），从而使得异常值能够正确地 被识别出来。
此时软件会自动加载mvoutlier所需要的软件包，说明mvoutlier软件 包已经安装完成（图1.6）。
图1.6 mvoutlier软件安装完成界面
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此外，也可以通过在R窗口中输入安装语句来完 成mvoutlier软件包的安装。输入的语句如下：
install.packages(pkgs="mvoutlier") （安装mvoutlier软件包。此括号内容为语句说明）
说明：为了便于理解语句，本书在命令后用括号括起来的内容，为对 该语句的注释，并不在命令行中输入（下同）。
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软件包安装完成后，就可以使用软件包中的函数对数据进行分析了。 这里构造一个二维变量数据集，变量名为s1和s2，总样本数为90，数 据集存为.csv格式并命名为mvout.csv，存于c盘中，便于从R中调取。 图1.7列出了数据集中的30个样本。
92.00 100.00 192.00 120.0000 125.0000 132.0000
医学科研数据挖掘概述
个性化医疗
通过分析患者的基因、生活习惯等数据，可以为患者提供 个性化的治疗方案和健康管理计划。
药物研发与优化
数据挖掘技术可以帮助科研人员从海量数据中挖掘出与药 物作用相关的关键信息，加速药物研发过程，提高药物疗 效。
医学教育与培训
数据挖掘技术可以应用于医学教育和培训领域，通过分析 学生的学习行为和成绩等数据，为教师提供有针对性的教 学建议，提高教学效果。
点不同。
统计分析侧重于对已知假设进行 验证和推断，而数据挖掘则侧重 于从数据中发现新的知识和模式。
数据挖掘可以利用统计分析的方 法和技术，但还需要结合其他技 术和方法，如机器学习、深度学
习等。
03 医学科研数据挖掘的常用 方法
描述性统计方法
频数分布和交叉表分析
用于描述数据的分布情况和不同变量之间的关系。
个性化医疗与精准医学
个性化治疗方案制定
基于患者的基因、生活习惯等个性化信息，利用数据挖掘技术制定 个性化的治疗方案。
精准医学实践
结合大数据和人工智能技术，实现精准医学在疾病预防、诊断和治 疗等方面的应用。
患者管理与随访
通过数据挖掘技术，对患者的管理和随访进行优化，提高患者治疗依 从性和生活质量。
05 医学科研数据挖掘的挑战 与前景
建立完善的数据质量控制 和管理体系，确保数据的 准确性、完整性和一致性 ，为医学科研数据挖掘提 供可靠的数据基础。
在数据收集、存储和使用 过程中，严格遵守隐私保 护相关法律法规和伦理规 范，切实保障患者隐私和 数据安全。
关注大数据、人工智能等 前沿技术的发展动态，积 极探索新技术在医学科研 数据挖掘中的应用，提高 挖掘效率和准确性。
医学科研数据挖掘概述
目 录
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术，通过对实际数据集的处理，提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，而原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理，将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此，数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集，该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录，包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术（一）数据清洗1、处理缺失值首先，对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现，“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值，采用了两种处理方法：一是如果缺失比例较小（小于5%），直接删除含有缺失值的记录；二是如果缺失比例较大，采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察，发现了一些明显不合理的数值，如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据，采用了基于统计的方法进行识别和处理，将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
（二）数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源，存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中，对“销售数据”进行了集成处理，通过对关键字段（如产品名称、销售日期）的比较和合并，消除了重复的记录，并确保了数据的一致性。
（三）数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响，对销售数量和销售价格进行了标准化处理，使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段，如销售价格，采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据，以便于后续的数据挖掘算法处理。
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一）数据预处理姓名：李圣杰班级：计算机1304学号：02一、实验目的1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理2.掌握链表的使用方法3.掌握文件读取的方法二、实验设备PC一台，dev-c++三、实验内容数据平滑假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。
使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
四、实验原理使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值五、实验步骤代码#include <>#include <>#include <>#define DEEP 3#define DATAFILE ""#define VPT 10//定义结构体typedef struct chain{int num;struct chain *next;}* data;//定义全局变量data head,p,q;FILE *fp;int num,sum,count=0;int i,j;int *box;void mean();void medain();void boundary();int main (){//定义头指针head=(data)malloc(sizeof(struct chain));head->next=NULL;/*打开文件*/fp=fopen(DATAFILE,"r");if(!fp)exit(0);p=head;while(!feof(fp)){q=(data)malloc(sizeof(struct chain));q->next=NULL;fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/p->next=q;p=q;count++;}/* 关闭文件*/fclose(fp);//输出printf("源数据为:\n");printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);p=head->next;count=1;num=1;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if(count==DEEP){printf("%d\n",p->num);num++;count=1;}else{printf("%d ",p->num);count++;}p=p->next;}mean();medain();boundary();scanf("%d",&i);return 0;}//均值void mean(){printf("均值平滑后为：");box=(int *)malloc(sizeof(int)*num);p=head->next;count=1;num=0;sum=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){count=1;sum=sum+p->num;box[num]=sum/DEEP;sum=0;num++;}else{sum=sum+p->num;count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}p=head->next;printf("\n离群值为：");while(p!=NULL){for(i=0;i<num;i++){for (j=0;j<DEEP;j++){if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT){printf("\n箱%d:",i+1);printf("%d ",p->num);}p=p->next;}}}}//中值void medain(){printf("\n中值平滑后为：");p=head->next;count=1;num=0;int mid;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[num]=sum;count=1;num++;}else {if(count==DEEP/2||count==DEEP/2+1) if(DEEP%2){if(count==DEEP/2+1)sum=p->num;}else{if(count==DEEP/2+1)sum=(p->num+mid)/2;elsemid=p->num;}count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}}//边界值void boundary(){printf("\n边界值平滑后为：\n");p=head->next;count=1;box=(int *)malloc(sizeof(int)*num*2); num=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[2*num+1]=p->num;count=1;num++;}else{if(count==1) {box[2*num]=p->num;}count++;}p=p->next;}p=head->next;count=1;num=0;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if((p->num-box[2*num])>(box[2*num+1] -p->num)){printf("%d ",box[2*num+1]);}elseprintf("%d ",box[2*num]);if(count==DEEP){printf("\n");count=0;num++;}count++;p=p->next;}}实验数据文件：用空格分开13 15 16 16 19 20 20 21 22 22 25 25 25 25 30 33 33 35 35 35 35 36 40 45 46 52 70六、结果截图。
医疗健康大数据挖掘与分析
医疗健康大数据挖掘与分析一、背景与概念医疗健康大数据是指一个国家或地区医疗机构和计算机公司在诊疗、科研和管理等活动中产生的海量的数据，这些数据包括病人的病历、医生的诊断、药品的销售、医疗设备的使用等信息。
数据挖掘是从海量数据中发现隐藏知识的过程。
与传统的统计分析不同，数据挖掘侧重于通过模式识别、协同过滤等技术，挖掘数据背后的隐藏规律。
医疗健康大数据挖掘与分析，就是通过对大数据进行有效的分析和挖掘，发现其中的规律和价值，从而为医学研究、医疗管理和临床实践提供支持。
二、数据采集和预处理1.数据来源医疗健康大数据的来源非常广泛，包括病院信息系统、医生诊疗记录、药品销售记录、医疗保险记录等等。
医院是医疗健康大数据的主要来源，而医保数据和药品销售数据一般来自于政府部门或药企。
2.数据预处理由于医疗健康大数据规模庞大，而且多源异构，因此在挖掘和分析前需要对数据进行预处理。
预处理的步骤包括：(1)数据清洗：去除无效记录、处理缺失值、处理数据异常等。
(2)数据集成：将来自不同来源、不同数据库、不同格式的数据进行整合。
(3)数据转换：将数据进行归一化、标准化、离散化等转换操作。
(4)数据规约：对数据进行抽样、筛选等操作，以减少数据量和降低计算复杂度。
三、数据挖掘和分析应用医疗健康大数据挖掘与分析的应用非常广泛，主要涉及以下几个方面：1.疾病分类和风险评估通过数据挖掘技术，可以对疾病进行分类和归纳，从而为临床诊疗提供支持。
同时，还可以基于大数据，进行风险评估和预测，帮助医生更好地指导病人进行防范和治疗。
2.医疗资源管理通过对医疗健康数据的分析和挖掘，可以更加准确地评估医疗资源的利用情况和需求情况。
这对于医院和政府部门的资源配置和优化非常重要。
3.医疗诊疗指导基于医疗健康大数据的挖掘和分析，可以为医生提供更加准确的诊疗指导，以提高医疗水平和病人满意度。
4.新药研发和临床试验医疗健康大数据挖掘和分析，可以为新药研发提供支持和指导。
数据预处理流程
数据预处理流程数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要环节，其目的是清洗原始数据，使其适合进行建模和分析。
数据预处理流程包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个步骤。
数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是检测和修复数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
在数据清洗过程中，我们需要对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理和一致性处理。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行处理，常用的方法包括删除缺失值、插补缺失值和不处理缺失值。
删除缺失值是指直接将包含缺失值的样本删除，适用于缺失值较少的情况；插补缺失值是指通过一定的方法对缺失值进行填充，常用的插补方法包括均值、中位数、众数插补和回归插补；不处理缺失值是指在建模过程中不对缺失值进行处理，而是由模型自动处理。
异常值处理是指对数据中的异常值进行处理，常用的方法包括删除异常值、平滑处理和离群点识别。
删除异常值是指直接将异常值删除，适用于异常值较少的情况；平滑处理是指通过一定的方法对异常值进行平滑处理，常用的平滑方法包括移动平均法、指数平滑法和多项式拟合法；离群点识别是指通过一定的方法识别出异常值，常用的方法包括箱线图和3σ原则。
重复值处理是指对数据中的重复值进行处理，常用的方法包括直接删除重复值和合并重复值。
直接删除重复值是指直接将重复值删除，适用于重复值较少的情况；合并重复值是指将重复值进行合并，常用的合并方法包括求平均值、求和和取最大最小值。
一致性处理是指对数据中的不一致值进行处理，常用的方法包括统一单位、统一格式和统一命名。
统一单位是指将数据中的不同单位进行统一，例如将长度统一为米；统一格式是指将数据中的不同格式进行统一，例如将日期格式统一为年-月-日；统一命名是指将数据中的不同命名进行统一，例如将性别命名统一为男女。
数据集成是指将多个数据源中的数据进行整合，常用的方法包括数据清洗、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对数据进行清洗，使其适合进行整合；数据变换是指对数据进行变换，使其适合进行整合；数据规约是指对数据进行规约，使其适合进行整合。
数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不⼀致数据的侵扰，因为数据库太⼤，并且多半来⾃多个异构数据源。
低质量的数据导致低质量的数据挖掘。
2、数据预处理技术（1）数据清理：可以⽤来清除数据中的噪声，纠正不⼀致。
（2）数据集成：将数据由多个数据源合并成⼀个⼀致的数据存储，如数据仓库。
（3）数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。
（4）数据变换：可以⽤来把数据压缩到较⼩的区间，如0.0到1.0。
这可以提⾼设计距离度量的挖掘算法的准确率和效率。
这些技术不是互相排斥的，可以⼀起使⽤。
3.为什么要对数据预处理数据如果能满⾜其应⽤要求，那么它肯定是⾼质量的。
数据质量涉及许多因素，包括准确性、完整性、⼀致性、时效性、可信性和可解释性数据质量的三个要素：准确性、完整性和⼀致性。
不正确、不完整和不⼀致的数据是现实世界的⼤型数据库和数据仓库的共同特点。
导致不正确的数据（具有不正确的属性值）可能有多种原因：收集数据的设备可能出现故障；⼈或计算机的错误可能在数据输⼊时出现；当⽤户不希望提交个⼈信息时，可能故意向强制输⼊字段输⼊不正确的值。
这成为被掩盖的缺失数据。
错误也可能在数据传输中出现。
也可能是由命名约定或所⽤的数据代码不⼀致，或输⼊字段的格式不⼀致⽽导致的。
重复元组也需要数据清理。
不完整数据的出现可能有多种原因。
有些感兴趣的属性，如销售事务数据中顾客的信息，并⾮总是可以得到的。
其他数据没有包含在内，可能只是因为输⼊时认为是不重要的。
相关数据没有记录可能是由于理解错误，或者因为设备故障。
与其他记录不⼀致的数据可能已经被删除。
此外，历史或修改的数据可能被忽略。
缺失的数据，特别是某些属性上缺失值的元组，可能需要推导出来。
时效性（timeliness）也影响数据的质量。
影响数据质量的另外两个因素是可信性和可解释性。
可信性（believability）反映有多少数据是⽤户信赖的，⽽可解释性（interpretability）反映数据是否容易理解。
数据挖掘中的数据预处理问题分析
数据挖掘中的数据预处理问题分析数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程。
然而，在进行数据挖掘之前，数据预处理是非常重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
本文将对数据挖掘中的数据预处理问题进行详细分析。
1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，它主要是去除数据集中的噪声、缺失值、重复值和异常值等。
噪声是指数据集中的不一致或不相关的数据，可以通过使用数据清洗技术如去除重复值、平滑和过滤等方法来解决。
缺失值是指数据集中的某些属性值缺失，可以通过插补、删除或使用默认值等方法来处理。
重复值是指数据集中存在相同的记录，可以通过删除重复记录来解决。
异常值是指数据集中与其他数据不一致的值，可以通过使用统计方法或规则来检测和处理。
2. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据模式不一致、数据冲突和数据重复等问题。
数据模式不一致指不同数据源的数据模式不同，可以通过数据转换和数据映射等方法来解决。
数据冲突是指不同数据源中相同属性的值不一致，可以通过数据冲突检测和解决方法来处理。
数据重复是指不同数据源中存在相同的记录，可以通过删除重复记录或使用唯一标识符来解决。
3. 数据变换数据变换是将数据转换为适合进行数据挖掘的形式的过程。
数据变换可以包括数据规范化、数据离散化和数据聚集等方法。
数据规范化是将数据转换为特定的范围或分布，常用的方法有最小-最大规范化和Z-score规范化。
数据离散化是将连续的数值属性转换为离散的数值或符号属性，常用的方法有等宽离散化和等频离散化。
数据聚集是将数据集合并为更高层次的概念，常用的方法有将数据聚集为区间、平均值或总和等。
4. 数据规约数据规约是通过选择、压缩和抽样等方法减少数据集的规模的过程。
数据规约可以提高数据挖掘的效率和准确性。
数据选择是选择与数据挖掘任务相关的属性或子集，可以通过使用特征选择算法来实现。
数据预处理
数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。
另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等数据挖掘中的数据预处理现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提前数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据清理用来自多个联机事务处理 (OLTP) 系统的数据生成数据仓库的进程的一部分。
该进程必须解决不正确的拼写、两个系统之间冲突的拼写规则和冲突的数据（如对于相同的部分具有两个编号）之类的错误。
编码或把资料录入时的错误，会威胁到测量的效度。
数据清理主要解决数据文件建立中的人为误差，以及数据文件中一些对统计分析结果影响较大的特殊数值。
常用的数据清理方法包括可编码式清理和联列式清理。
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。
主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据集成数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。
目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据预处理方法
数据的预处理方法 1.1数据预处理概述 1.1.1数据预处理的目的由于人的错误、测量设备的限制或数据收集过程的漏洞等都可能导致各种问题，从而导致数据的值乃至整个数据对象都可能会丢失。
因此，为了高质量的数据挖掘结果，必须进行数据预处理。
数据预处理的目的是为信息处理过程提供干净、准确、简洁的数据，从而提高数据质量、信息处理率和准确性，使数据挖掘的过程更加有效，更加容易，同时也提高挖掘结果的质量。
数据预处理的对象主要是清理其中的噪声数据、空缺数据和不一致数据。
常用的数据预处理技术主要包括：数据清洗、相关分析和数据变换等。
1.1.2数据预处理的基本流程从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本的功能。
在实际的数据预处理过程中，这4中功能不一定都用得到，而且他们的使用也没有先后顺序，某种预处理可能先后要多次进行。
1.2异常值检测及处理 1.2.1基于图形的异常值检测比较常见并且直观表达异常值的图形是箱形图。
箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数、25/%分位数、75/%分位数、上边界、下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。
通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常值，如下图1。
其中上下边界的计算公式如下：上边界= 上四分位数+（上四分位数-下四分位数）*1.5，下边界=下四分位数-（上四分位数-下四分位数）*1.5图1 箱形图此外，也有有基于分布的方法。
在上、下分位点之外的值认为是异常值（如图2）。
图2 正态分布图 1.2.2基于业务经验的异常值检测除了通过图形采用直观方法检测异常值以外，有时还可以结合相关业务知识判断某个或某些值是否异常。
比如某些污染物检测值已经超过了仪器检测的上限，或者一些指标值已经超出了可能的范围。
对于这些异常情况，并不需要借助大量样本构造图形，而只需要单个的数据本身就可以判断其是否异常。
面向医疗系统的数据挖掘技术研究与应用
面向医疗系统的数据挖掘技术研究与应用医疗系统的数据挖掘技术研究与应用在现代医学领域中，数据挖掘技术已经成为医疗决策、疾病研究等方面的重要工具。
它可以从海量的医疗数据中发掘出有价值的信息，为医生、科研人员提供有效的支持和指导。
本文将从医疗系统的数据挖掘技术研究与应用的角度出发，讨论该技术的相关问题。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术指的是从大量的数据中自动发掘出有价值的信息和知识，具体包括数据预处理、数据挖掘模型的选择和建立、模型验证等步骤。
数据挖掘技术可以应用于多个领域，包括医疗、生命科学、商业等。
二、医疗系统的数据挖掘技术医疗系统中的数据量极大，包括患者基本信息、诊疗记录、检验结果等，如何通过数据挖掘技术挖掘有价值的知识，提高治疗效果和医疗质量是当前医疗领域亟待解决的问题。
1. 医疗数据预处理医疗数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约等步骤。
数据清洗是指去掉数据中的噪声、错误等不合法数据，以提高数据质量。
数据集成是将多个数据源中的数据进行统一整合，避免冗余和重复。
数据变换是将数据的格式和表示方式进行转换，使得数据更加便于处理和分析。
数据归约是将数据的规模和复杂度进行精简，以便进行有效的分析和建模。
2. 医疗数据挖掘模型的选择和建立医疗数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
分类模型可以将患者分为不同的疾病类别，如肺炎、心脏病等，以便医生进行相应的治疗。
聚类模型可以将相似的患者聚类到一起，以便进行相似的治疗方案。
关联规则挖掘可以挖掘出患者不同病症之间的关联性，以便医生进行全面的分析和治疗。
3. 医疗数据分析与验证医疗数据分析是指通过数据挖掘技术得出有用的结论和推论，提供有用的指导和支持。
医疗数据验证是指对数据挖掘结果进行验证和评估，以便确定其准确性和实用性。
医疗数据的分析和验证是医疗领域中数据挖掘技术的核心环节。
三、医疗系统的数据挖掘技术的应用医疗系统中的数据挖掘技术应用非常广泛，具体包括以下几个方面：1. 疾病风险预测医疗系统中可以通过数据挖掘技术预测患者患病的风险，以便医生采取适当的预防措施，加强患者健康管理。
中医数据挖掘中数据预处理方法研究
词义 模糊 是指 语言 的概 念不 明确 、模棱 两可 ，很 爹 隋况下这 些词 语是
数 据分析 ：数 据分 析 的 目的 是将 数据进 行集 成和 转化 ，集成 的过 程 中
需要考 虑 ： （） １ 数据 元 组实 体属 性 的识别 ， （ ） ２ 数据 是否 出现 重复 ，排 除重
对 于主要 症状 的描述 ，表 明患 者病情 的程度 。
如舌 质暗 红 ，舌质 淡红 。再如 “ 肾 ”可 以理解 为补 肾阴 、补 肾阳 、 补 补 肾虚 、补 肾气 。 “ 不饥 不食 ”可 以理 解 为不 知饥饱 ，不知 饥 ，不知饱 。 这 些语 言只 能描 述症 状 的轻 重程度 ，或者 并不 能够表 达 清楚 症状 的具 体特
以统一 分辨 的 。数据 清理 的 目的是 将 这些数 据 填充完 整 、 明确 词 义信 息 、 将 信息 中不 统一 的数 据一 致化 、标 准 化。提 高 挖掘 的效 率 ，得到 期望 的有 价 值的 高精度 、高准 确性 的信息 。
２ ２ 中医症 状术 语预处 理
征 ，所 以这 些数 据只 是对 于症 状 的描述 而 不能够 作 为下 一步数 据 挖掘过 程
Ｓ ＬＩ Ｉ ＣＯＮ
ＬＬＥＹ ■
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
【 技术研发 】
中 医数 据 挖 掘 中数 据 预 处 理 方 法 研 究
严 刚
太原 ００Ｏ ） ３ ０ １ （ 山西医科大学 计算机教学部 山西
摘
要 ： 中医在诊疗中积 累的大量的数据数量 多、信息量广 ，这些原始数 据中很多病历 中存在语言 不规 范、逻辑不清 楚、方药名称 混乱等 问题 ，不符合后续
复数据 （） 测数 据元 组实 体属性 值是否 冲突 。 ３检
医学数据挖掘的方法和步骤详解
医学数据挖掘的方法和步骤详解医学数据挖掘是指通过分析和挖掘大量医学数据中的潜在模式、关联和规律，以提取有价值的信息和知识，并为医疗决策和临床实践提供支持。
在医学领域，数据挖掘技术的应用已经取得了显著的成果，为医学研究、疾病预测和诊断治疗等方面提供了新的思路和方法。
本文将详细介绍医学数据挖掘的方法和步骤。
一、数据预处理数据预处理是医学数据挖掘的第一步，其目的是清洗和转换原始数据，使其适合进行后续的挖掘和分析。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
其中，数据清洗主要是去除噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性；数据集成则是将来自不同数据源的数据进行整合，以提高数据的完整性和一致性；数据变换是将数据转换为适合挖掘算法的形式，例如将文本数据转换为数值型数据；数据规约则是对数据进行压缩和简化，以减少数据集的大小和复杂度。
二、特征选择特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性和区分度的特征，以提高数据挖掘模型的准确性和效率。
在医学数据挖掘中，特征选择的目标是从大量的医学指标中选择出与目标变量相关性较高的特征。
特征选择的方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法等。
其中，过滤式方法是通过统计指标或相关系数等评估特征的重要性，然后选择重要性较高的特征；包裹式方法则是通过建立一个评估模型，然后通过模型的性能指标来选择特征；嵌入式方法则是将特征选择与模型训练过程相结合，通过优化模型的参数来选择特征。
三、模型构建模型构建是医学数据挖掘的核心步骤，其目的是建立一个能够从数据中学习和提取知识的模型。
在医学数据挖掘中，常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
选择合适的模型需要考虑数据的特点、挖掘的目标以及模型的性能等因素。
在模型构建过程中，需要对模型进行训练和验证，以评估模型的性能和泛化能力。
同时，还需要对模型进行调优和优化，以提高模型的准确性和效率。
四、模型评估模型评估是对构建的模型进行评估和验证，以确定模型的准确性和可靠性。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法
数据预处理是指在进行数据挖掘和分析之前，对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目的是为了提高数据的质量，使得数据更加适合进行后续的分析和挖掘工作。
数据预处理包括多个步骤和方法，下文将对数据预处理的概念和预处理流程方法进行简要介绍。
一、数据预处理概念数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和集成的过程，其目的是为了提高数据质量，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。
原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、不一致性等，需要通过数据预处理来解决这些问题，从而得到高质量、可靠的数据。
数据预处理是数据挖掘中非常重要的一个环节，其质量直接影响到后续挖掘和分析的结果。
如果原始数据存在较多的问题，直接进行挖掘和分析往往会导致结果的不准确性和不稳定性。
数据预处理是数据挖掘工作中必不可少的一个环节。
二、数据预处理流程方法1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是去除原始数据中的错误、噪声和不一致性。
数据清洗包括以下几个方面的工作：（1）处理缺失值：对缺失值进行填充或者删除，以保证数据的完整性和准确性。
（2）处理异常值：对超出合理范围的数值进行修正或删除，以消除数据的噪声和干扰。
（3）处理重复值：去除重复的数据，以防止数据重复统计和分析。
2. 数据转换数据转换是数据预处理的第二步，其目的是将原始数据转换为适合挖掘和分析的形式。
数据转换包括以下几个方面的工作：（1）数据平滑：对数据进行平滑处理，以减少数据的波动和不稳定性。
（2）数据聚集：将数据进行聚集操作，以便进行更高效的分析和挖掘。
3. 数据集成数据集成是数据预处理的第三步，其目的是将多个数据源的数据进行集成，形成一个整体的数据集。
数据集成包括以下几个方面的工作：（1）数据合并：将多个数据表中的数据进行合并，形成一个完整的数据集。
（2）数据匹配：对不同数据源的数据进行匹配，以解决数据一致性和完整性的问题。
4. 数据变换数据变换是数据预处理的最后一步，其目的是将经过清洗、转换和集成的数据进行变换，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。
数据的预处理方法
数据的预处理方法1.1数据预处理概述1.1.1数据预处理的目的由于人的错误、测量设备的限制或数据收集过程的漏洞等都可能导致各种问题，从而导致数据的值乃至整个数据对象都可能会丢失。
因此，为了高质量的数据挖掘结果，必须进行数据预处理。
数据预处理的目的是为信息处理过程提供干净、准确、简洁的数据，从而提高数据质量、信息处理率和准确性，使数据挖掘的过程更加有效，更加容易，同时也提高挖掘结果的质量。
数据预处理的对象主要是清理其中的噪声数据、空缺数据和不一致数据。
常用的数据预处理技术主要包括：数据清洗、相关分析和数据变换等。
1.1.2数据预处理的基本流程从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本的功能。
在实际的数据预处理过程中，这4中功能不一定都用得到，而且他们的使用也没有先后顺序，某种预处理可能先后要多次进行。
1.2异常值检测及处理1.2.1基于图形的异常值检测比较常见并且直观表达异常值的图形是箱形图。
箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数、25/%分位数、75/%分位数、上边界、下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。
通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常值，如下图1。
其中上下边界的计算公式如下：上边界= 上四分位数+（上四分位数-下四分位数）*1.5，下边界=下四分位数-（上四分位数-下四分位数）*1.5图1 箱形图此外，也有有基于分布的方法。
在上、下α分位点之外的值认为是异常值（如图2）。
图2 正态分布图1.2.2基于业务经验的异常值检测除了通过图形采用直观方法检测异常值以外，有时还可以结合相关业务知识判断某个或某些值是否异常。
比如某些污染物检测值已经超过了仪器检测的上限，或者一些指标值已经超出了可能的范围。
对于这些异常情况，并不需要借助大量样本构造图形，而只需要单个的数据本身就可以判断其是否异常。
医学信息工程在医学科研中的数据挖掘与分析
医学信息工程在医学科研中的数据挖掘与分析医学领域中的科学研究一直以来都面临着海量的数据和复杂的问题。
医学信息工程的出现，为医学科研提供了新的解决方案和方法。
其中，数据挖掘与分析成为医学信息工程在医学科研中的一个重要应用领域。
在这篇文章中，我们将探讨医学信息工程在医学科研中的数据挖掘与分析的意义和应用。
一、数据挖掘在医学科研中的应用数据挖掘是一种通过计算机技术和统计学方法，从大量的数据中寻找隐藏的模式、关系和信息的过程。
在医学科研中，数据挖掘被广泛应用于疾病预测、药物研发、临床决策支持等方面。
首先，数据挖掘在疾病预测中发挥着重要作用。
通过挖掘大量的医疗数据，可以发现不同疾病之间的关联性和规律性。
例如，在研究癌症预测时，通过对大量的癌症患者的临床数据进行分析，可以发现一些隐藏的特征和风险因素，从而提高癌症的早期诊断率和治疗效果。
其次，数据挖掘在药物研发中也具有重要的价值。
在传统的药物研发中，需要耗费大量的时间和资源。
而通过数据挖掘技术，可以从已有的临床试验数据和药物数据库中，挖掘出新的药物作用靶点、药物相互作用等信息，加快药物研发的速度和效率。
最后，数据挖掘在临床决策支持中也起到了积极的作用。
临床医生在面对复杂的病情时，常常需要依赖于大量的临床指南和个体化的临床数据进行决策。
通过数据挖掘技术，可以挖掘出患者的个体化特征和风险因素，帮助医生制定更加合理和有效的治疗方案。
二、数据分析在医学科研中的应用数据分析是在医学科研中广泛应用的另一种技术手段。
通过对大量的医学数据进行统计和分析，可以从中获取有用的信息和结论。
首先，数据分析在大规模流行病学研究中发挥着关键作用。
在流行病学研究中，常常需要分析大量的人群数据，以探索疾病的发病机制和影响因素。
通过数据分析技术，可以对大规模的人口数据进行统计和分析，发现疾病的发病规律和相关因素，为疾病的预防和控制提供科学依据。
其次，数据分析在临床研究中也具有重要意义。
在临床研究中，常常需要收集和分析患者的临床数据和实验数据。
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多个分类变量描述
在数据分析前，对有关的一组分类变量联 合的频数进行统计报告，用以评估这组变量各 种组合的层次有多少，各层有多少人。一方面， 可以对这些变量之间的关系进行描述，另一方 面，在进行多因素分析前，可以了解有效的样 本量。
实
C O U G H 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 P H L E G M 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3
单个分类变量的描述
实
EDU(文化程度) value --------. 1 2 3 4 Total
例
count -------- percent ---------------4|*1.87% 7|*3.27% 140|**************************65.4% 42|********19.6% 21|****9.81% 214
数据中变量有效记录数的描述
数据集中常有一些变量值缺失,这是流行病 学研究不可避免的问题。一些变量值的缺失必然 会影响数据分析，如在做多元回归分析时，任何 一个自变量或应变量有缺失的记录都将不能进入 分析，放入方程中的变量越多，数据缺失的可能 性越大，参加分析的记录数就越少。在数据分析 前，了解数据集中一些关键变量缺失情况十分必 要。
例
|--------distribution--29 31.4 36.2 41 45.8 50.6 55.4 60.2 65 69.8 74.6 77 |. |. |** |***** |******** |******* |******* |****** |** |** |. |. |----+----+----+----+--
结果一 Variables Missing Report for dataset BG1 Non-missing Missing A11 419 9 A12 419 9 A21 421 7 A22 421 7 A31 423 5 A32 423 5
结果二 Combination of these v 3 3 B 1 2 1 2 1 2 S 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 8 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 6 1 1 1 1 0 0 3 1 1 1 1 1 1 409
医学科研数据的预处理方法
(Data preprocess)
1. 数据描述(核查) 2. 数据清理 3. 数据集成
为什么需要对数据进行 预处理？
1. 数据描述
单个数据集 多个数据集
一个数据集可看成一个N行M列的矩阵， N表示观测记录数，M表示观测变量数。 数据预处理无外乎从这两个方面进行， 从行的角度检查记录数与观测对象的 编号情况，从列的角度一是检查每个 变量的分布，发现异常值，二是检查 变量缺失情况。
数据集中连续变量的分布描述
对于一个数据，我们必须首先 知道在这个数据集中有多少条记录？ 多少个变量？每个变量的分布如何， 描述其分布图；对连续变量需要计 算百分位数、均数等。
实
AGE(年龄) percentile ----------min 29 5% 38 10% 40 25% 45 50% 52 75% 58.5 90% 65 95% 69 max 77 mean 52.113208 std 9.1193464 n 212 . 2
连续变量均数、标准差与 百分位数描述
连续变量常用的统计量有均数、标准差、中 位数。在计算这些统计量前，检查连续变量的分 布，发现异常值极为重要。个别异常的极大值或 极小值，不仅影响均数与标准差，而且如将它放 在一个线性回归模型中，会大大影响回归系数， 甚至完全改变回归结果。
实
例
Output of Unitabs() for dataset: WD.SMKCOPD , COPD=0 ===> Var. N min 10% 25% 50% 75% 90% max mean std AGE 520 15.7 19.9 25.9 32.5 43.1 54.9 74.6 35.1 12.7 HEIGHT 496 1.4 1.5 1.5 1.6 1.6 1.7 1.8 1.6 0.1 WEIGHT 496 29.5 45.5 49.0 53.0 58.0 62.5 76.0 53.6 7.0 BMI 496 15.3 18.9 19.8 20.9 22.4 23.9 28.9 21.2 2.1 Total N 520 Output of Unitabs() for dataset: WD.SMKCOPD , COPD=1 ===> Var. N min 10% 25% 50% 75% 90% max mean std AGE 307 15.6 23.0 31.6 41.8 53.3 63.6 77.0 42.3 14.6 HEIGHT 294 1.4 1.5 1.5 1.6 1.6 1.7 1.8 1.6 0.1 WEIGHT 294 32.0 43.0 47.5 52.3 58.0 64.5 77.0 53.1 8.4 BMI 294 14.7 17.9 19.4 21.2 22.9 24.8 30.9 21.2 2.7 TotalN 307 Output of Unitabs() for dataset: WD.SMKCOPD ===> Var. N min 10% 25% 50% 75% 90% max mean std AGE 832 15.6 21.4 27.6 34.0 47.9 58.4 77.0 37.9 13.9 HEIGHT 795 1.4 1.5 1.5 1.6 1.6 1.7 1.8 1.6 0.1 WEIGHT 795 29.5 44.0 48.5 53.0 58.0 63.0 77.0 53.4 7.6 BMI 795 14.7 18.6 19.7 21.0 22.6 24.3 30.9 21.2 2.3 Total N 832