【摘要】：隨著信息化在醫(yī)療工作中的不斷深入以及醫(yī)療信息系統(tǒng)(HIS)的大范圍普及,各大醫(yī)療機構的原始數據在不斷增多,且國內外的醫(yī)療機構也逐漸開放了部分數據和科研人員共享,那么如何將這些隱藏的信息抽離出來就成為了近幾年的研究熱點之一。據WHO公布的數據顯示,糖尿病已經成為繼惡性腫瘤、心腦血管疾病之后威脅人類健康和生命安全的第三大疾病,而2型糖尿病作為糖尿病的一種,已成為了全世界最常見的糖尿病類型,占所有糖尿病的90%以上,并且具有很強的遺傳傾向。因此,如何盡早的發(fā)現或預防2型糖尿病就顯得非常重要。數據挖掘作為一種有效的信息提取和信息發(fā)現方法,在保證隱私性的前提下,通過“二次利用”2型糖尿病患者病例數據中隱藏的信息,并將這些隱藏信息的可視化作為切入點,實現一個可視化分析系統(tǒng),不管是對正常人群、患病人群還是醫(yī)生而講都具有巨大的價值�；趪遗R床醫(yī)學科學數據中心提供的《糖尿病數據集》,本文分析并挖掘了此數據集中的生化和糖化信息,結合挖掘結果設計并實現了一個可視化分析系統(tǒng)。最終的工作成果包括:對關聯規(guī)則挖掘中重要的Apriori算法做了改進,提出了一種基于行約簡和權重的RR-Apriori算法,并將此改進算法運用于2型糖尿病患者生化和糖化數據中重要的關聯規(guī)則挖掘中;分別運用機器學習中的決策樹ID3和支持向量機算法建立了2型糖尿病的分類預測模型,并對這兩種模型進行了對比評估;基于上述工作成果并作為對本文工作成果的體現,本文設計并實現了一個可視化分析系統(tǒng),以此作為對2型糖尿病進行預警和干預的工具。
【圖文】：

隨著信息技術的高速發(fā)展，社會各行各業(yè)積累的數據量急劇增長，通過數據挖掘逡逑可以找出隱藏在這些海量數據中人們事先看不到但卻有用的知識和信息。數據挖逡逑掘的一般流程如圖２－１所示。逡逑數據采g?—＞邋數據分析邋一？數據潔洗邋一？采樣逡逑定雖特征二值化邋邐邋邐，，邐逡逑無５：綱化邐定性特怔編碼缺失值ｉｌ？筇邋＜—特征提取逡逑數據交換逡逑邐Ｖ邐邋邐邋邐逡逑特征選擇邋一？降維邐一？訓練邐￣？預測評估逡逑圖２－１數據挖掘的一般流程逡逑（１）

邐－逡逑則輸出規(guī)則Ｌ－＞Ｓ。逡逑傳統(tǒng)Ａｐｒｉｏｒｉ算法流程如圖２－２所示。逡逑邐邐逡逑讀取數據逡逑＾邐邐ｙ逡逑邐Ｊｒ邐逡逑掃描數據庫Ｄ，，生成候選槊逡逑邐Ｃｌ邐逡逑邐ｉ邐逡逑生成滿足丨ｎｉｎ＿ｓｕｐ的頻繁項逡逑ＳＳＬｉ逡逑邐Ｊｒ邐逡逑ｋ－１逡逑ｋ＝ｋ＋ｌ逡逑邐＞ｊｒ邐逡逑由Ｌｋ＿ｌ生成候選集Ｃｋ逡逑邐＞邋ｒ邐逡逑掃描數據庫Ｄ，汴計缽每個候選項的支持逡逑度，找出滿足ｎｉｉｎ＿ｓｕｐ的頻繁１＾項集Ｌｋ逡逑Ｎｏ逡逑邐－ｒＹｅｓ逡逑邐Ｘ＾逡逑輸出規(guī)則逡逑ｖ邐ｙ逡逑圖２－２傳統(tǒng)Ａｐｒｉｏｒｉ算法流程逡逑由圖２－２的流程圖可知，傳統(tǒng)Ａｐｒｉｏｒｉ在由生成候
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R-05;TP311.13

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本文編號：2635019