医学科研数据挖掘方法--挖掘技术-3
医学科研数据挖掘概述
Epidemiology
七、数据挖掘所发现的知识分类
数据挖掘将数据转化为知识。其目的是从数据中揭示 一些新的、有用的信息 , 数据挖掘所发现的知识最常见 的有以下几类: (1) 广义知识(generalization) 广义知识指类别特征的概括性描述知识。根据数据的 微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念 的、中观和宏观的知识 , 反映同类事物共同性质 , 是对 数据的概括、精炼和抽象。 (2) 关联知识(association) 它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。 如果两项或多项属性之间存在关联 , 那么其中一项的属 性值就可以依据其他属性值进行预测。
ID
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面包、尿布、牛奶、鸡蛋
面包、尿布、啤酒、鸡蛋 牛奶、尿布、啤酒、可乐
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面包、牛奶、尿布、啤酒
面包、牛奶、尿布、可乐 面包、尿布、啤酒、可乐
在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现 尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。 在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70% 的交易会同时购买啤酒。
9%(3)
2% 1% 8%(4) 2% 5%
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三、数据挖掘的定义和特点
1.
定义
从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际 应用数据中，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。它是在没有明确假设的前 提下去挖掘信息、发现知识。
没有假设≠盲目
Epidemiology
数据的预处理主要包括数据描述、数据清理 、数据 集成和变换、数据归约 四个步骤。 数据描述：对于获得数据的总体印象至关重要。描 述性数据汇总技术可以用来识别数据的典型性质， 突显哪些数据值应当视为噪声或离群点。度量数据 的中心趋势和度量数据的离散程度。 数据清理：是指填充缺失值，光滑噪声并识别离群 点，纠正数据中的不一致。 数据集成：是指合并来自多个数据存储的数据和可 能需要转换成适于挖掘的形式。 数据归约：数据归约技术可以用来得到数据集的归 约表示，它接近于保持数据的完整性，但数据量比 原数据小得多。与非归约数据相比，在归约的数据 上进行挖掘，所需的时间和内存资源更少，挖掘更 有效，并产生相同或几乎相同的分析结果。
医学数据挖掘技术的使用教程与示范
医学数据挖掘技术的使用教程与示范数据挖掘技术是指从大量的数据中找出未知的、可理解的、潜在的可应用的模式的过程。
在医学领域，数据挖掘技术被广泛应用于提取和分析医学数据，为医疗决策、疾病预测和个体化治疗等提供支持。
本文将介绍医学数据挖掘技术的基本概念、方法和应用案例，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。
一、医学数据挖掘技术的基本概念与理论1. 医学数据挖掘的定义和目标医学数据挖掘是指从医学数据库中提取知识、模式和关联规则的过程。
其目标是通过分析和挖掘数据，找出隐藏在数据背后的规律和信息，用于指导医学研究和临床实践。
2. 医学数据挖掘的基本方法医学数据挖掘的基本方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测。
分类是指将数据划分为不同的类别或标签，聚类是将数据划分为相似的组，关联规则挖掘是寻找数据之间的相关性，预测是根据已有数据预测未知数据的结果。
3. 医学数据挖掘的常用算法医学数据挖掘常用的算法包括决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘和贝叶斯分类器等。
这些算法可以根据具体的任务和数据特点选择使用，以提高挖掘的准确性和效率。
二、医学数据挖掘技术的应用案例1. 疾病预测医学数据挖掘技术可以通过分析患者的临床特征、生化指标和基因表达谱等数据，预测患者是否具有某种疾病的风险。
例如，通过建立机器学习模型，可以根据患者的基因型和环境因素预测乳腺癌的发生风险，从而提供个体化的预防和治疗建议。
2. 药物研发医学数据挖掘技术可以挖掘大量的药物化学结构、生物活性和临床试验数据，辅助药物研发过程。
通过分析药物与靶点之间的关联关系，可以发现新的药物靶点和药物作用机制，加快药物研发的速度和效率。
3. 临床决策支持医学数据挖掘技术可以分析医院的临床数据库和电子病历数据，提供临床决策支持。
例如，通过挖掘患者的病历数据，可以预测出院后的住院死亡风险，帮助医生制定更加合理和个体化的治疗方案。
4. 健康管理与监测医学数据挖掘技术可以分析患者的健康数据，提供个体化的健康管理和监测服务。
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。
数据挖掘技术在中医四诊研究中的应用
数据挖掘技术在中医四诊研究中的应用随着信息技术的发展，数据挖掘技术在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，中医四诊作为中医学的核心内容之一，也开始尝试利用数据挖掘技术来辅助研究和诊断。
本文将介绍数据挖掘技术在中医四诊研究中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘技术是一种从大规模数据中发掘出潜在模式和知识的方法。
它利用统计学、机器学习和数据库技术等多学科的知识，从数据中提取出有用的信息，以帮助决策和预测未来趋势。
数据挖掘技术在商业、金融、医疗等领域都有广泛应用。
二、数据挖掘技术在中医四诊中的应用1. 中医四诊概述中医四诊是中医学中最基本的诊断方法，包括望诊、闻诊、问诊和切诊。
通过观察患者面色、舌苔、脉搏等指标，以及倾听患者的主观感受和症状，医生可以判断出患者的病情和体质，制定相应的治疗方案。
2. 数据挖掘技术在望诊中的应用望诊是通过观察患者的面色、舌苔、眼神等来判断患者的病情。
数据挖掘技术可以对大量的望诊数据进行分析，从中挖掘出不同病症所对应的特征，建立预测模型。
通过这些模型，我们可以对患者的望诊结果进行自动化分类，提高诊断的准确性和效率。
3. 数据挖掘技术在闻诊中的应用闻诊是通过倾听患者的呼吸、咳嗽等声音来判断患者的病情。
数据挖掘技术可以将这些声音信号进行采样和分析，提取出与不同疾病相关的特征。
通过建立相应的模型，我们可以对患者的闻诊结果进行自动化识别和分类。
4. 数据挖掘技术在问诊中的应用问诊是通过询问患者的症状、病史等信息来判断患者的病情。
数据挖掘技术可以对大量的问诊数据进行分析，挖掘出不同病症所对应的特征。
通过建立相应的模型，我们可以对患者的问诊结果进行自动化分类和预测。
5. 数据挖掘技术在切诊中的应用切诊是通过望、闻、问诊的结果来判断患者的疾病和体质。
数据挖掘技术可以将这些诊断结果进行整合和分析，提取出患者的特征向量。
通过建立模型，我们可以对患者的切诊结果进行自动化判断和评估。
医疗大数据的挖掘与分析
医疗大数据的挖掘与分析随着科技的发展，医疗行业积累了大量的数据资源，这些数据蕴含着宝贵的信息和洞察力。
然而，要从这些海量的数据中提取出有价值的信息并用于医疗决策是一项庞大且复杂的任务。
因此，医疗大数据的挖掘与分析成为了提升医疗服务质量和效率的重要手段。
一、医疗大数据的挖掘医疗大数据的挖掘是指通过合理的数据处理和分析方法，发现其中蕴含的隐含规律、知识和信息。
具体而言，医疗大数据的挖掘包括以下几个方面：1. 数据收集：医疗大数据的收集包括从各个医疗机构、医生、患者等多个数据源中获取数据。
这些数据可以是病历数据、医疗影像数据、生理信号数据等。
收集到的数据需要保证准确性和完整性。
2. 数据清洗：医疗数据中常常存在噪声、缺失值和异常值等干扰因素，需要经过数据清洗来消除这些干扰。
数据清洗的过程包括去除重复数据、处理缺失值和异常值、规范数据格式等。
3. 数据整合：医疗数据通常来自不同的数据源，需要将这些数据进行整合，以便进行更深入的分析。
数据整合可以通过数据标准化、数据融合等方法实现。
4. 数据转换：医疗数据可能存在不同的数据类型和结构，需要进行数据转换，以适应不同的分析需求。
数据转换可以包括数据格式转换、数据特征提取等。
5. 数据挖掘模型构建：医疗大数据的挖掘需要借助不同的数据挖掘方法和模型。
常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
二、医疗大数据的分析医疗大数据的分析是指通过对挖掘得到的数据进行进一步的分析，寻找数据背后的含义和规律，提供对医疗决策的支持。
医疗大数据的分析包括以下几个方面：1. 数据描述与统计：通过对医疗数据的描述和统计分析，可以了解数据的基本特征和分布情况，为后续的分析提供基础。
2. 数据可视化：数据可视化是将医疗数据通过图表、图像等方式呈现出来，帮助用户直观地理解数据。
常用的数据可视化方法包括条形图、折线图、热力图等。
3. 预测与预警：基于医疗大数据的历史记录和规律，可以构建预测模型，用于预测患者的疾病风险、治疗效果等。
医疗健康大数据挖掘的技术和方法
医疗健康大数据挖掘的技术和方法随着技术的不断进步和医疗健康行业的发展，医疗健康大数据成为一个备受关注的领域。
对于医疗健康领域来说，大数据的挖掘和分析可以为各种临床诊断和治疗方法提供宝贵的参考和支持，有效提升医疗工作的质量与效率。
一、医疗健康大数据的意义医疗健康大数据包含了大量的病历、诊疗数据、医疗检查数据和生理数据等等，这些数据可以帮助医务人员更好地了解患者的病情和治疗效果，以及整个社会的健康情况。
对于疾病的预防、诊断和治疗策略的制定，医疗健康大数据的应用具有非常重要的意义。
首先，医疗健康大数据的应用可以提升疾病的预防效果。
医疗健康大数据可以分析病例数据、流行病学数据、环境数据等等，从而找出疾病的发生规律、影响因素和预测趋势。
根据这些数据，我们可以采取相应的预防措施，降低疾病的发生率和传播程度，保护公众的健康。
其次，医疗健康大数据的应用可以提高疾病的诊断和治疗效果。
医疗健康大数据可以分析大规模的患者数据和医疗技术数据，发现不同患者之间的差异性和特异性，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
这些方案会更加个性化、精准和有效，能够提高治疗的成功率和减轻患者的痛苦。
总的来说，医疗健康大数据的挖掘和应用能够有效提升医疗行业的工作效率和医疗服务质量，为公众带来更好的健康保障和生活品质。
二、医疗健康大数据的挖掘技术在医疗健康大数据的挖掘过程中，主要涉及到数据的处理和分析两个过程。
数据的处理包括数据收集、清洗、融合、质量控制等等；数据的分析包括数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
下面将介绍医疗健康大数据的挖掘技术。
（1）数据挖掘数据挖掘是通过算法和技术从庞大的数据集合中提取有价值信息的过程。
在医疗健康大数据的挖掘中，数据挖掘技术可以发现患者数据中的相关性和潜在模式，挖掘出潜在的诊断标志和治疗方法，并为医生提供更加精准的诊断和治疗方案。
数据挖掘技术主要包括聚类分析、关联规则、分类决策树、神经网络等。
（2）机器学习机器学习是利用人工智能算法和技术，通过学习历史数据和模型，实现智能决策和预测的过程。
医疗大数据的分析与挖掘研究
医疗大数据的分析与挖掘研究随着人类医学科技和医疗技术的不断进步，产生了大量的医疗数据，这些数据记录了人类从患病到康复的整个过程。
这些数据包含病人的个人信息、疾病的诊断和治疗方案、药品的使用情况、医院的管理和运营数据等等。
这些数据具有非常大的价值，如果能够对其进行分析和挖掘，就能够为医学研究和医疗实践提供更为准确和有效的支持。
由于医疗大数据的数据量巨大、结构复杂、格式多样，因此需要采用专业的技术对其进行分析和挖掘。
目前，医疗大数据的分析和挖掘技术主要包括以下几种：1. 数据预处理数据预处理是医疗大数据分析和挖掘的第一步。
由于医疗大数据的数据量很大，因此在进行分析和挖掘之前，需要对数据进行清洗、去重、转换和组合等一系列的预处理操作。
这些操作能够提高数据的质量、准确性和可用性，从而为后续的分析和挖掘工作奠定基础。
2. 数据挖掘数据挖掘是医疗大数据分析和挖掘的核心技术。
它是一种从数据中自动获取有用信息的技术，包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘等。
通过数据挖掘技术，能够对医疗大数据进行分析，发现数据中的隐含规律和模式，为医学研究和医疗实践提供更为精准和有效的支持。
3. 人工智能人工智能是医疗大数据分析和挖掘的新兴技术。
它能够对医疗大数据进行深度学习和自我学习，以便不断提高数据的质量和价值。
通过人工智能技术，可以对医学数据进行匹配、预测和诊断，从而为医学研究和医疗实践提供更为准确和有效的支持。
4. 可视化分析可视化分析是医疗大数据分析和挖掘的一种重要技术。
它能够将大量的医学数据进行直观和可视化的展示，在图像和图表上呈现出病人的健康状况、疾病的流行趋势、医院的药品管理等信息，从而为医生和病人提供更为直观和全面的信息。
总之，医疗大数据的分析和挖掘技术正在不断发展和完善，目前已经广泛应用于医学研究、医疗实践和医院管理等领域。
通过对医疗大数据的分析和挖掘，可以更好地了解人类的健康状况和疾病流行趋势，为医学研究和医疗实践提供更为精准和有效的支持。
大数据环境下的医疗数据挖掘与分析
大数据环境下的医疗数据挖掘与分析在当今互联网时代，数据已经成为了一种重要的资源，伴随着科技的发展，我们可以更好地利用数据来帮助人们解决问题。
医疗领域的数据也不例外，越来越多的医疗机构开始收集、整理和运用医疗数据。
在大数据环境下，我们可以利用数据挖掘和分析技术来帮助医疗机构更好地利用医疗数据，为医疗服务提供更好的支持。
本文将探讨在大数据环境下的医疗数据挖掘和分析技术的应用。
一、医疗数据的挖掘医疗数据挖掘是指利用数据挖掘技术，从医疗数据中自动发现潜在的知识和规律。
在医疗领域，医疗数据的形式多种多样，包括病人的诊断记录、药品的使用记录、医疗器械的使用记录等等。
这些数据可以用来分析疾病的发生、药品的使用情况、医疗服务的效果等。
医疗数据挖掘的应用非常广泛，如医疗风险评估、药物适应症研究、疾病预测等。
例如，利用医疗数据挖掘技术可以快速地发现某个药物的适应症和不良反应。
对于药物适应症，我们可以通过分析病人的用药记录，判断哪些疾病最适合使用某个药物，从而为医生提供指导。
对于药物的不良反应，我们可以分析病人的用药记录以及病人的临床表现，从而发现某个药物可能会引起哪些不良反应，以便医生在用药时更加谨慎。
二、医疗数据的分析医疗数据分析是指利用统计学、模型建立、机器学习等技术，对医疗数据进行分析，发现其中的规律、关系和趋势。
医疗数据的分析可以用来改进医疗服务、预测疾病的发生和发展趋势等等。
例如，利用医疗数据分析技术可以分析哪些疾病的患病率最高，哪些病人需要更多的医疗服务等等。
这些分析结果可以帮助医生更好地规划医疗服务，提高医疗效率。
同时，利用医疗数据分析技术还可以预测疾病的发生和发展趋势。
例如，针对某种疾病，我们可以分析大量的病例数据，建立预测模型，从而预测未来可能出现哪些具有高风险的人群，从而提前采取措施防止疾病的发生。
三、大数据环境下医疗数据挖掘和分析的挑战然而，在大数据环境下，医疗数据挖掘和分析也面临着一些挑战。
医疗数据的挖掘与分析
医疗数据的挖掘与分析科学技术发展的日新月异使得医疗行业的办公模式也跟着发生了脱胎换骨的变革。
医疗数据的挖掘与分析成为当今医学研究领域热门话题，它解锁了医疗系统内部的潜在价值和患者的诊疗需求，从而为医疗行业更有效地管理病患提供了渠道。
I. 什么是医疗数据挖掘与分析？医疗数据是指医疗行业收集到的各种各样的数据，这些数据包括病例、检查结果、治疗计划、用药记录等等。
这些数据可以进一步被提取、整合和分析，以推出潜在规律和趋势，以及识别和利用机遇和难点。
这就是医疗数据挖掘和分析。
II. 医疗数据的挖掘与分析的价值A. 临床决策支持医疗数据的挖掘与分析帮助医生提出最佳的治疗方案。
通过利用大量数据分析，医生可以做出更加精准的诊断和治疗决策，从而使医疗流程更加科学化，有效降低患者的医疗成本。
B. 患者管理和预测医疗数据的分析使得医生可以更快地识别出患者可能会面临的风险和预测疾病的进程，以及诊断和治疗结果。
这有助于医生制定更加个性化的治疗方案，从而更好地满足患者的需求。
C. 疾病监测和预防医疗数据的分析不仅可以用于患者管理，还可以用于监测和预防疾病的流行。
通过对大量病例进行分析，医生可以识别出病毒在特定区域的传播速度和患病率，从而为获得更好的健康结果制定战略性疫苗接种计划和疾病防范方案。
III. 医疗数据挖掘与分析技术A. 机器学习机器学习是一种将统计学、人工智能和计算机科学相结合的分支。
它可以从大量的数据集中提取规律，基于以前的经验做出预测，从而实现自主学习。
在医疗领域，机器学习可以利用大量的医学数据库，使得医生可以快速、准确地诊断患者和制定治疗方案。
此外，机器学习还可以用于阅读医学文献和辅助手术、疾病判断、以及推荐治疗方案等。
B. 数据挖掘数据挖掘是一种从大量的数据中自动发现和提取未知的知识和模式的技术。
它可以用于对不同变量的相互关系进行探究，从而实现对患者的诊断和治疗方案定制。
在医疗届中，数据挖掘可以用于疾病预测、药物开发、基因omic和遗传学研究等。
临床分析工作的数据挖掘方法
临床分析工作的数据挖掘方法数据挖掘在临床分析工作中扮演着重要的角色。
随着医学科技的发展和临床数据量的增加，如何从大数据中有效提取、整理和分析有用的信息，成为临床决策的关键。
本文将介绍一些常用的数据挖掘方法，并探讨其在临床分析工作中的应用。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种通过分析数据集中的项之间的关联性，来发现项集之间的联系的方法。
在临床分析工作中，关联规则挖掘可以帮助发现疾病的相关因素、药物的相互作用以及疾病与患者特征之间的关系。
例如，通过挖掘医院的电子病历数据，我们可以发现某种疾病与患者的年龄、性别以及基因型之间存在关联，从而为临床治疗提供参考依据。
二、分类与预测分类与预测是指根据已有的数据，通过建立合适的模型来预测未知样本的类别或数值。
在临床分析工作中，分类与预测可以帮助医生诊断疾病、预测疾病的发展趋势以及制定个性化的治疗方案。
例如，在癌症诊断中，通过建立一个癌症预测模型，可以根据患者的体征、遗传信息和临床病史等数据，对患者是否患有癌症进行预测，从而提前采取相应的治疗措施。
三、聚类分析聚类分析是将数据集中的样本划分为若干个类别，使得同一类别内的样本相似度较高，而不同类别之间的相似度较低。
在临床分析工作中，聚类分析可以帮助识别一组具有相似症状和特征的患者，并为医生提供诊断和治疗的参考。
例如，在抑郁症的诊断中，通过将患者的临床特征进行聚类分析，可以将患者分为不同的亚型，从而根据亚型的特征选择合适的治疗方法。
四、异常检测异常检测是通过分析数据中的异常值，来识别与正常样本不同的数据点。
在临床分析工作中，异常检测可以用于识别异常病例、异常药物反应以及异常检查结果等。
例如，在药物研发中，通过对大量临床试验数据进行异常检测，可以及早发现药物的不良反应，从而提前终止临床试验或者调整治疗策略。
在实际应用中，临床分析工作的数据挖掘方法往往需要结合多种技术手段，综合运用才能发挥最大的效果。
同时，还需要考虑数据的质量、数据的隐私保护以及模型的解释性等问题。
医疗卫生大数据挖掘的技术方法
医疗卫生大数据挖掘的技术方法在当今这个信息化的时代，大数据已经成为了各行各业的重要资源。
在医疗卫生领域，大数据也扮演着不可或缺的角色。
随着各个领域的数据逐渐积累，医疗卫生大数据的海量信息已经涵盖了诊断、治疗、健康管理等多个方面。
但是如何挖掘出其中有用的信息，提高医疗效率和治疗质量，是医疗卫生大数据挖掘一直以来所面临的难题。
本文将从技术方法方面，探讨医疗卫生大数据挖掘的过程和解决方法。
一、数据清洗大数据挖掘的第一步是数据清洗。
由于数据来源的多样性和数据获取的方式不一，数据在导入系统时可能存在大量的冗余或者重复数据。
同时还有些数据是错误的、不完整的、含糊的等等。
这就需要针对不同的数据库采取不同的清理方法，例如使用SQL 语句清洗单表数据库，使用数据挖掘软件清洗多表数据库。
二、数据整合数据整合是指对不同数据库的数据进行集成，在现实中，数据来源众多，每个来源的数据格式、数据类型却又各有不同。
在数据整合过程中，需要对数据进行标准化处理，确定不同数据集的键及其连接方式，以构建出完整的数据集。
针对数据来源不同的问题，可以使用ETL工具进行数据整合，ETL工具负责抽取、转换、加载数据，确保数据的统一性。
三、特征选取特征选取是指在大数据集中选择对目标变量具有影响的数据特征或者一个特征子集。
为什么要进行特征选取？因为在真实的数据中存在大量的冗余特征，这些特征虽然数据量大，但是并不能为结果提供有用的信息，反而增加了数据处理的复杂度。
正确的特征选取能够有效降低计算成本，提高数据处理速度和减小预测误差。
四、算法选择数据预处理后，我们需要针对不同的问题选取不同的机器学习算法，以实现目标变量的预测、分类、聚类等目标。
有监督的学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等等，无监督学习包括聚类算法、关联规则挖掘、主成分分析等。
在选择算法时，还需要考虑算法的可解释性、泛化能力等因素。
五、模型评估和修正调试好算法后，我们需要对模型进行评估和修正。
数据挖掘技术在医药领域中的应用研究
数据挖掘技术在医药领域中的应用研究引言医药领域一直是关注与人类健康密切相关的领域之一。
随着科技的不断进步，数据挖掘技术逐渐成为医药研究中的重要工具。
本文将探讨数据挖掘技术在医药领域中的应用，分析其对医药研究和医疗保健的影响。
数据挖掘技术概述数据挖掘技术是通过从大规模数据集中提取有用的信息和模式来揭示新的知识的过程。
其中包括数据预处理、特征选择、模型构建和模式评估等步骤。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从复杂的数据中发现规律和趋势，提供对决策和预测的支持。
医药领域中的数据挖掘应用1. 药物研发数据挖掘技术可以帮助研究人员分析和挖掘大量的药物数据，加速新药的开发和评估过程。
通过对已知的药物、疾病和基因的数据库进行挖掘，可以发现新的治疗策略和靶点。
此外，数据挖掘还能帮助分析相关的临床试验数据，提供关于药物疗效和安全性的更好评估。
2. 疾病诊断和预测数据挖掘技术可以分析病人的病历记录、检查结果和基因表达数据，辅助医生进行疾病的诊断和预测。
通过对大量的患者数据进行挖掘，可以建立疾病模型，并预测患者的疾病风险和生存率。
这对于定制个性化的治疗计划和治疗方案具有重要意义。
3. 药物安全性和不良反应监测数据挖掘技术可以帮助监测药物的安全性和不良反应。
通过分析大规模的医疗数据库，可以发现药物在特定人群中的安全性问题，并为患者选用最合适的药物提供支持。
此外，数据挖掘还可以帮助发现罕见的副作用和药物相互作用。
4. 健康医疗管理数据挖掘技术可以帮助提高医疗机构的管理水平和效率。
通过分析患者的医疗信息和行为数据，可以改善医疗资源的分配和运营。
此外，数据挖掘还可以挖掘医疗保险数据，进行风险评估和欺诈检测，保证医疗保健的公平性和可持续性。
数据挖掘技术面临的挑战尽管数据挖掘技术在医药领域中有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先，医药数据通常是高维、复杂和不完整的，对于数据的预处理和特征选择提出了很大的难题。
其次，数据挖掘技术需要充分的医药领域知识支持，否则可能会导致结果的误解和错误。
医学大数据挖掘技术在药物研发中的应用
医学大数据挖掘技术在药物研发中的应用一、引言近年来，随着医学大数据的快速积累，人们对于如何充分利用这些数据来提高药物研发效率和质量产生了浓厚的兴趣。
医学大数据挖掘技术作为一种重要的工具，正逐渐得到学术界和产业界的认可，被广泛应用于药物研发领域。
本文将探讨医学大数据挖掘技术在药物研发中的应用，并对其未来发展进行展望。
二、医学大数据挖掘技术的基本原理医学大数据挖掘技术是指利用计算机和统计学方法，从庞大的医学数据中发现隐藏的、有用的信息。
其基本原理主要包括数据收集与预处理、特征选择与构建模型、模型训练与测试、结果评估与应用等几个步骤。
1. 数据收集与预处理医学大数据主要包括患者的临床信息、基因组数据、生物信号等。
在数据收集阶段，应确保数据的质量和完整性。
预处理过程包括数据清洗、噪声去除和数据规范化等操作，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择与构建模型在医学大数据中，存在着众多特征，包括基因表达、蛋白质相互作用等。
特征选择是指从大量特征中选择出与目标变量相关的特征。
构建模型是指基于选取的特征构建分类或回归模型，以实现对药物研发的辅助分析。
3. 模型训练与测试通过对已有数据进行训练和测试，确定模型的准确性和可行性。
常用的模型包括决策树、支持向量机和人工神经网络等。
4. 结果评估与应用评估模型的性能和预测能力，为药物研发提供指导和决策依据。
同时，将模型应用于实际的药物研发过程中，提高效率和质量。
三、医学大数据挖掘技术在药物研发中的应用1. 药物筛选与设计传统的药物研发过程费时费力，且结果不尽如人意。
然而，医学大数据挖掘技术可以基于大量的临床数据和基因组数据，对药物和疾病之间的关联进行深入分析。
通过预测药物的潜在药效和毒副作用，可以加速药物筛选的过程，提高新药研发的效率。
2. 个性化药物治疗医学大数据挖掘技术可以根据个体患者的临床特征和基因型信息，对药物治疗进行个性化指导。
通过对大数据的分析，可以预测患者对某种药物的疗效和不良反应，避免不必要的药物试验和治疗过程，提高治疗效果。
医学数据挖掘实验报告(3篇)
第1篇一、引言随着医疗信息技术的飞速发展，医学数据量呈爆炸式增长。
这些数据中蕴含着丰富的医疗知识，对于疾病诊断、治疗和预防具有重要意义。
数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息的技术，在医学领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过数据挖掘技术，探索医学数据中的潜在规律，为临床诊断和治疗提供有力支持。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据库：MySQL4. 数据挖掘工具：Scikit-learn、Pandas、NumPy三、实验准备1. 数据收集：从医院信息系统、医学数据库等渠道收集了包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等在内的医学数据。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，确保数据质量。
3. 数据库构建：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
四、实验内容本实验主要围绕以下三个方面展开：1. 疾病预测- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用支持向量机（SVM）进行疾病预测。
- 实验结果：通过交叉验证，SVM模型的预测准确率达到85%。
2. 药物敏感性分析- 数据描述：选取某医院近三年内的肿瘤患者病历数据，包括患者基本信息、病史、治疗方案、药物使用情况等。
- 模型选择：采用随机森林（Random Forest）进行药物敏感性分析。
- 实验结果：通过交叉验证，随机森林模型的预测准确率达到80%。
3. 疾病关联分析- 数据描述：选取某医院近三年内的住院病历数据，包括患者基本信息、病史、检查结果、治疗方案等。
- 模型选择：采用关联规则挖掘算法（Apriori）进行疾病关联分析。
- 实验结果：挖掘出多种疾病之间的关联关系，如高血压与心脏病、糖尿病与肾病等。
五、实验步骤1. 数据预处理：对收集到的医学数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作。
2. 数据导入：将预处理后的数据导入MySQL数据库，建立医学数据仓库。
数据挖掘技术在医疗健康中的应用分析
数据挖掘技术在医疗健康中的应用分析在当今数字化时代，数据挖掘技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，医疗健康领域也不例外。
医疗健康行业每天都会产生海量的数据，从患者的基本信息、病历记录、诊断结果，到实验室检测数据、影像学图像等等。
如何从这些海量、复杂且多样化的数据中提取有价值的信息，为医疗决策提供支持，改善医疗服务质量，提高医疗效率，成为了医疗健康领域的重要课题。
而数据挖掘技术的出现，为解决这些问题提供了有力的手段。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
它综合了统计学、机器学习、数据库技术、模式识别等多个领域的知识和技术，能够发现数据中潜在的模式、关系和趋势。
数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。
二、数据挖掘技术在医疗健康中的应用场景1、疾病预测与预防通过对大量患者的病史、生活习惯、遗传信息等数据的挖掘分析，可以建立疾病预测模型，提前预测疾病的发生风险。
例如，通过分析心血管疾病患者的病历数据，发现高血压、高血脂、吸烟、肥胖等因素与心血管疾病的关联，从而为潜在患者提供早期预警和预防建议。
2、医疗影像诊断在医学影像学中，如 X 光、CT、MRI 等产生的图像数据量巨大。
数据挖掘技术可以帮助医生从这些图像中提取特征，辅助诊断疾病。
例如，利用图像识别算法，可以自动检测肿瘤的位置、大小和形态，提高诊断的准确性和效率。
3、药物研发在药物研发过程中，数据挖掘可以从大量的化合物数据中筛选出具有潜在药效的分子结构，加快药物研发的进程。
同时，通过对临床试验数据的挖掘，可以评估药物的疗效和安全性，为药物的优化和改进提供依据。
4、医疗资源管理通过对医院的就诊记录、床位使用情况、医疗设备运行数据等进行挖掘分析，可以优化医疗资源的配置，提高医疗资源的利用效率。
例如，根据患者的就诊规律和疾病流行趋势，合理安排医护人员的工作时间和工作任务，避免医疗资源的浪费。
5、个性化医疗每个人的基因、生理特征和生活环境都不同，对疾病的易感性和治疗反应也存在差异。
医学数据库开发与数据挖掘技术研究
医学数据库开发与数据挖掘技术研究一、前言医学数据库是一个很重要的信息记录和查询系统，广泛应用于临床医疗、生物医学研究等领域。
随着医疗信息化的发展和技术的不断进步，医学数据库也逐渐从简单的数据存储系统向更加智能化和高效的数据挖掘系统转变。
本文将主要探讨医学数据库的开发和数据挖掘技术，希望可以对相关领域的研究和开发有所帮助。
二、医学数据库的开发1. 数据库的设计与构建医学数据库的开发首先需要进行数据库的设计和构建。
数据库设计过程中需要考虑数据模型、数据类型、表格关系、数据结构等因素。
医学数据库的构建需要注意医学领域的特点，如数据结构繁杂、数据量大、数据安全性高等。
2. 数据的采集与存储医学数据库的数据来源包括医院、药店、研究机构等，需要对数据进行采集和存储。
数据采集时需要注意数据的质量和准确性，数据的存储需要考虑到数据库的性能和数据的组织方式。
3. 数据库的管理与维护医学数据库的管理与维护是持续性的工作，需要对数据库进行备份、恢复、优化等操作。
此外，安全性是医学数据库管理的重要方面，需要实现用户管理、权限控制、访问日志等功能。
三、医学数据挖掘技术1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘技术中的重要步骤，它可以对原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以提高数据的质量和准确性。
医学数据预处理需要注意医学领域的特点，如数据缺失、数据异常等。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法主要包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
聚类算法可以将相似的数据归为一类，分类算法可以对数据进行分类，关联规则挖掘可以发现不同数据之间的关系。
医学数据挖掘算法的选择需要根据不同的研究目的和数据特点来进行。
3. 数据挖掘应用医学数据挖掘应用广泛，包括疾病分析、疾病预测、药物研发、医学图像分析等。
医学数据挖掘技术可以帮助医生和研究人员更好地发现和预防疾病，提高医疗质量和效率。
四、总结医学数据库的开发和数据挖掘技术的研究对于医学领域的进步具有重要意义。
医学数据库的开发需要考虑到医学领域的特点，数据挖掘技术的应用需要根据不同的研究目的和数据特点来选择相应的算法。
数据挖掘在医学领域中的应用
数据挖掘在医学领域中的应用在现代医学领域中，数据分析已经成为了非常重要的一部分。
随着科技的不断进步，各种药品和医疗手段的研发和应用也在不断地拓展新的领域。
而数据挖掘则是其中非常重要的一环，作为分析和处理大量数据的有效方法，它的应用在医学领域中也越来越多。
数据挖掘在医学领域中主要用于以下几个方面：1、临床分析临床分析是指将临床数据进行分析，在患者的疾病阶段、症状、治疗方案、体检结果等方面建立一个系统化的分析模型。
这些数据可以来自于医院的电子病历系统、医学图像系统、检验报告系统等。
利用数据挖掘技术，可以从这些数据中发现患者疾病发生的规律，制定处方和治疗方案，从而提高医疗水平和疗效。
2、疾病预测疾病预测是指通过分析病人的病史、生活方式、遗传等因素，建立一个预测模型，预测患者是否会患某种疾病，同时探索患病的原因。
数据挖掘可以利用患者的基因数据、生理特征、环境因素等信息，为预防疾病提供更好的策略和方法。
3、病理分析病理分析是指通过对患者病理报告、组织切片、影像分析等多种方式，建立一个病理分析模型，来预测诊断和治疗方案。
数据挖掘可以从病理报告、组织切片中提取有效信息，进行细胞分析、组织分析等等，为医生提供更为精确的医学诊断和治疗方案。
4、药物研究药物研究是指利用机器学习算法，对大量数据进行统计和挖掘，从而预测未来药物的作用和副作用，进行新药开发和研究。
例如，可以通过研究药物分子结构和生物作用，预测药物的副作用和药效，优化药物结构和剂量，从而降低药物的风险性和提高治疗效果。
除了以上几个方面，数据挖掘还可以应用于医学图像分析、仿真模拟和医学决策等多个领域。
数据挖掘在医学领域中的应用，不但可以为医疗行业提供更高的效率和精度，也可以在个人防病和预防方面起到非常重要的作用。
当然，对于医学领域而言，数据的隐私和安全也是非常重要的，医疗行业必须确保数据隐私和安全的保护。
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。
【最新word论文】数据挖掘技术在中医药研究中的应用【医学专业论文】
数据挖掘技术在中医药研究中的应用随着医学机构积累的数据越来越多，促进了医学信息包括中医药信息的数字化；如何利用海量信息为防控疾病提供科学依据，总结优化各种诊治方案，已引起业内专家的高度关注。
于是数据挖掘技术在中医药研究被日益重视，它将有力促进中医药的现代化进程。
1 数据挖掘的概念、步骤及常用方法1.1 数据挖掘概念、步骤数据挖掘（Data mining，DM）即数据库中的知识发现，是从大型数据库的海量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐藏的、事先未知的、潜在有用的信息，挖掘的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式［1］。
数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果［2］。
挖掘步骤大致有：问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估、结果应用这六步。
1.2 数据挖掘常用方法1.2.1 描述统计数据总结的目的是对数据进行从低层次抽象、浓缩到高层次，得出它的紧凑描述。
最简单的数据总结方法是描述统计，它包括平均数、中位数、分位数等，它常和统计图配合应用。
1.2.2 关联规则关联规则从本质上讲是条件概率，即当A发生时、B同时出现的概率有多大？只要B离50％较远就有意义。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联包括简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时我们并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不确定。
因此关联分析生成的规则带有可信度。
1.2.3 分类和聚类这是最常用的技术。
分类方法主要有：回归、决策树、神经网络。
分类分析在数据挖掘中是一项重要任务。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。
聚类是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。
通过聚类把一个数据集合中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，将数据库中的记录划分为一系列有意义的子集。
聚类要解决的就是实现满足这种要求的类的聚合。
医学数据挖掘.
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
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
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.
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
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案例二
• 原文题目：《地氟醚对老年病人血液动力学的影 响》，为研究地氟醚对老年病人血液动力学的影 响，选择腹部手术老年病人(年龄60一74岁)30例， 所有病人术前肝肾功能检查均正常。在吸入地氟 醚 前 ， 监 测 心 输 出 量 (CO) 、 峰 流 速 (PV) 、 心 率 (HR)、校正的血流时间(FTC)、中心静脉压(CVP)、 心脏指数(CI）、平均动脉压(MAP)、外周血管阻 力(SYR)作为基础值，然后分别调整地氟醚浓度 至0.5MAC、1.0 MAC、1.5MAC、2.0MAC，同时 测定以上各参数。结果见表。统计学处理：采用 T检验来测定差异显著性，P＜0.05为有显著性差 异。
Yes
NO
NO Yes
Good Credit Risks
Bad Credit Risks
Good Credit Risks
聚类分析
支持向量机
H
H
H 2
1
关联分析
神经网络
Q5 Q6
Q3 Q4
I1
I2
factor n
factor 1 factor 2
时间序列分析
Open Accn’t
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• 如图所示的人工神经 网络结构为4-6-3-1， 神经网络的结构越复 杂越能拟合复杂的模 型
神经网络的特点
• 优点
▫ 对数据分布要求低，不需要对数据分布进行检验 ▫ 具有很强的数据容错能力（鲁棒性） ▫ 能拟合因素间复杂的非线性关系
• 缺点
▫ 黑箱子模型，难以写出推理过程及模型公式 ▫ 其预测精度受训练集的影响 ▫ 易陷入局部最优解
数据挖掘技术（3）
一．文章错误案例 二．统计分析方法回顾 三．如何正确选择统计分析方法
四．统计分析方法应用案例
一．文章错误案例
案例一
• 原文题目：《美喘清和博利康尼治疗支气管 哮喘各40例临床疗效与副作用比较》，作者 选择80例哮喘病人随机分为美喘清组与博利 康尼组各40例，记录各组病人发生疗效的时 间（见下表）。所得结果用卡方检验进行处 理，认为美喘清较博利康尼发生疗效的时间 早，且差异具有统计学意义(P＜0.05)。
• 点评：同一个病人重复测量了若干血液动力 学指标，地氟醚浓度是与“重复测量’有关 的因素，因而此资料属于具有一个重复测量 的单因素设计资料，作者采用T检验进行两 两比较，因T检验仅适合分析单因素设计且 因素的水个数最多为2的定量资料，因此不 适合分析此类资料。根据数据可采用重复测 量设计资料的方差分析。
• 从数学上可以证明分类面 的几何间隔越大，分类误
几何
差越小
找最优分类面
SVM的特点
• 优点
▫ 对样本量需求小 ▫ 高维识别：对大样本量的数据能降低部分运算复杂
性 ▫ 很好的“鲁棒性”（数据容错能力） ▫ 能处理非线性可分样本 ▫ 得到全局最优解
• 缺点
▫ 对变量数很多的数据计算复杂度很大 ▫ 解决多分类问题效果不好 ▫ 作为分类器，难以解释各因素的影响大小
点评：根据研究目的，每个哮喘患者都能提供一个药
物发生疗效的时间，因而此资料从本质土讲应为定量 资料，表中结果只是为了表达的方便列出不同时点上 的频数分布，并不代表此资料的结果变量就为定性资 料。原作者采用卡方检验分析定量资料，所能回答的 问题与原作者的分析目的不一致。此时得出的结论只 能是美喘清组和博利康尼组在不同起效时间的构成上 存在的差别是否具有统计学意义，并不能得出两组起 效时间之间的差别具有统计学意义。
Decrease Usage
???
Time
决策树的原理
无强制措施 铅中毒诊断
有强制措施
中毒 P=0.73
无中毒 P=0.27
无中毒 P=0.62 中毒 P=0.38
低
P=0.46 中
P=0.43 高
P=0.11
¥0
¥75 ¥150 ¥350
¥18
低 P=0.50
中
P=0.46
高 P=0.04
¥79 ¥146 ¥305
• 支路
决策节点 机会节点
结局节点
▫ 从根节点（决策节 点）到叶节点（结 局节点）为一条支 路
▫ 从一个决策节点放 射出来的支路必须
互斥且包含一切可
能的情况，即每一
方案各种状态发生
的概率之和为1
决策树的特点
• 优点
▫ 直观，易于理解及解释 ▫ 对资料分布无特殊要求
• 缺点
▫ 处理大样本多变量时效率较低 ▫ 分类性能较神经网络与SVM稍差
Ⅳ型错误：即对1个假设进行了多项正确的检验，但在对因果关 系的分析时作出了错误的比较和解释，这些比较并非是 由被使用的模型所定义的。此错误主要出现在结果的解 释阶段。
二．统计分析方法回顾
I. 无假设的数据挖掘方法
决策树
Income>$40K
Yes
NO
Debt<10% of Income
Debt=0%
统计学四型错误
Ⅰ型错误：也称假阳性错误。即当原假设H0客观上成立，但根 据假设检验的规则，将有α大小的概率错误地拒绝H0，同 时错误地接受备择假设H1。
Ⅱ型错误：也称假阴性错误。即当H0客观上不成立，但根据假 设检验的规则，将有β大小的概率错误地拒绝H1，同时错 误地接受H0。
Ⅲ型错误：即最终回答的是1个错误的问题。此错误主要是由于 试验设计不周密不完善所致，如在试验设计中未将重要 的试验因素包括在内。
• 用途
▫ 分类、回归、异常值检测……
人工神经网络
输入层
中间层（隐含层）
输出层
• 神经网络可以分为三 个部分——输入层、 中间层、输出层
• 中间层可以为单层， 也可以为多层
• 一般建模时，输入层 的神经元个数为影响 因素个数，输出层为 结局变量个数，中间 层没有固定的个数， 需要经验和实际情况 确定
• 用途
▫ 预测、模式识别……
聚类概念
• 聚类就是将数据对象组成不同的类，使得不同类 之间的相似性尽量小，而同类对象之间的相似性 尽量大
• 探索性统计分析方法
• 在不知道应分多少类合适的情况下，试图借助某 种数理方法用已收集的资料找出研究对象的适当 分类
• 用法：分类预测，回归预测，卫生决策…
支持向量机原理
支持向量机（SVM）本质上是一种分类判别函数
H2 H
H1
• H是分类面，H1和H2是平 行于H，且分离H最近的两 类样本的直线，H1与H， H2与H之间的距离就是几 何间隔
• 离分类面H最近的样本点， 因其构成了H1，H2平面， 成为H1、H2的支持向量