本文關(guān)鍵詞：AP聚類算法研究及其在電子病歷挖掘中的應(yīng)用

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【摘要】：大數(shù)據(jù)時代,如何從數(shù)據(jù)中獲取知識是一個非常重要的研究課題,數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)處理到?jīng)Q策支持的關(guān)鍵步驟�；诖睃c的聚類是一種有效的無監(jiān)督學習方式,它可以從不含類別標簽的數(shù)據(jù)中提取知識,目前已經(jīng)在客戶細分、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、異常消費行為檢測、設(shè)施選址、醫(yī)療臨床路徑抽取等問題中展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價值。AP聚類是近年來提出的一種基于代表點的聚類算法,其在絕大多數(shù)數(shù)據(jù)集上都可以得到比傳統(tǒng)聚類算法更優(yōu)的聚類結(jié)果,并且在聚類過程中,無需人為設(shè)定初始代表點集合,簇的數(shù)量等等。AP聚類自提出以來,就受到了人們的青睞,目前已經(jīng)在商務(wù)智能和數(shù)據(jù)挖掘中扮演了重要的角色。然而,在最近幾年,數(shù)據(jù)科學得到了飛速的發(fā)展,新的數(shù)據(jù)形式層出不窮,新的數(shù)據(jù)問題不斷涌現(xiàn)。例如電子病歷數(shù)據(jù),具有顯著的動態(tài)性、多元異構(gòu)性、大規(guī)模性等特征;而對電子病歷的數(shù)據(jù)挖掘也從淺層問題進入深層問題,在建模分析過程中,需要考慮的因素更多,需要利用的信息更全面。標準AP聚類受到了前所未有的挑戰(zhàn):1)標準AP聚類只能處理靜態(tài)數(shù)據(jù),但是動態(tài)數(shù)據(jù)所占的比重卻在逐年上升;2)標準AP聚類只能發(fā)現(xiàn)球形簇,但是隨著數(shù)據(jù)形式的多樣化,數(shù)據(jù)對象的分布結(jié)構(gòu)正在變得越來越復(fù)雜;3)標準AP聚類算法復(fù)雜度相對較高,不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類問題,但是在各行各業(yè)中,數(shù)據(jù)的規(guī)模正在呈指數(shù)增長。針對以上三個問題,本文分別給出了解決方案,并提出了適用于動態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境的增量式AP聚類,可以發(fā)現(xiàn)復(fù)雜形狀簇的任意形狀簇AP聚類,以及可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)聚類問題的快速AP聚類。本文還將以上三種聚類算法用于電子病歷數(shù)據(jù)挖掘,從大量治療記錄中提取典型治療方案,融合電子病歷包含的多源信息實現(xiàn)治療方案的個性化推薦。論文的主要研究工作如下:1.增量式AP聚類。分析了增量式AP聚類問題中存在的難點,并提出了兩種解決方案。在此基礎(chǔ)上,提出了兩種增量式AP聚類算法:基于K中心的增式AP聚類和基于近鄰賦值的增量式AP聚類。不僅從理論上分析了兩種增量式AP聚類算法的合理性,還通過在真實數(shù)據(jù)集合上的計算實驗驗證了兩種增量式AP聚類算法的有效性。2.任意形狀簇AP聚類。通過對現(xiàn)有的兩大類任意形狀簇聚類算法的分析指出了局域相似度在任意形狀簇聚類問題中的重要性,并討論了從特征相似度到類別相似度轉(zhuǎn)化的一般化方法。根據(jù)在類別相似度矩陣上的消息傳遞,提出了任意形狀簇AP聚類算法。在人造數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的計算實驗均表明本文所提方法可以有效發(fā)現(xiàn)具有復(fù)雜形狀的簇。3.快速AP聚類。提出了兩階段式快速AP聚類算法。該算法首先通過選擇潛在代表數(shù)據(jù)對象對因子圖進行壓縮,然后通過去掉不必要的消息傳遞對因子圖進行稀疏化。最后通過在不完全因子圖上的消息傳遞,實現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)對象的聚類。計算實驗表明,本文所提出的快速AP聚類算法可以在保持標準AP聚類優(yōu)良的聚類性能的同時,大幅度地提高AP聚類算法的效率。4.典型治療方案發(fā)現(xiàn)與推薦。首先根據(jù)電子病歷中的人口統(tǒng)計學信息和診斷信息對病人進行聚類,以發(fā)現(xiàn)特定的病人群落;然后通過對藥品聯(lián)合使用網(wǎng)絡(luò)劃分,發(fā)現(xiàn)藥品之間的聯(lián)合使用關(guān)系;接著對電子病歷中的治療記錄進行聚類,并根據(jù)聚類結(jié)果提取典型治療方案;最后通過匹配病人群落和治療記錄的聚類結(jié)果,為指定的病人群落找到最佳的治療方案。本研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值:1)通過對標準AP聚類的拓展,使其具備有效分析和處理新型數(shù)據(jù)的能力,為數(shù)據(jù)科學的發(fā)展提供了新的工具;2)對標準AP聚類的改進和提升涉及到許多聚類領(lǐng)域中的經(jīng)典問題,本文的解決思路對其他聚類算法的改進和設(shè)計同樣具有啟發(fā)作用;3)從大量治療記錄中提取得到的典型治療方案,可以為醫(yī)生設(shè)計和改進治療方案提供素材;融合電子病歷各部分數(shù)據(jù)的治療方案個性化推薦,可以為醫(yī)生的臨床決策提供數(shù)據(jù)支持。
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R197.323;TP311.13

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