【摘要】：衛(wèi)生計生系統(tǒng)的死因登記數(shù)據(jù)存在巨大的價值,如何有效的挖掘出區(qū)域死因登記數(shù)據(jù)中的價值值得研究。本文主要研究如何將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于死因登記數(shù)據(jù),包括探索性研究、傳統(tǒng)方法改進和驗證性研究等三方面,主要工作如下:1.依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘通用流程,對死因登記數(shù)據(jù)展開探索性研究。通過對死因分布的分析挖掘,發(fā)現(xiàn)癌癥、腦血管病以及心血管病死亡占比較高,進而對于高死亡占比的重大疾病的死亡情況進行時間序列建模,并對模型的預測應用進行了討論。2.死因登記數(shù)據(jù)同時包含有序型分類變量和無序型分類變量,屬于混合型分類數(shù)據(jù)。針對傳統(tǒng)K-modes聚類算法不足,提出一種適用于混合型分類數(shù)據(jù)的K-modes聚類改進算法。改進算法對于有序型分類變量和無序型分類變量分別采用不同的距離度量,并用平均熵給變量賦予相應權重。實驗表明改進算法在聚類正確率和聚類距離指標上表現(xiàn)更優(yōu)。3.基于死因登記數(shù)據(jù)開展驗證性挖掘,研究出生日期的啟示性。研究表明“生日即忌日”現(xiàn)象廣泛存在于多種劃分的子人群中,利用隨機森林算法選擇影響該現(xiàn)象的重要特征變量發(fā)現(xiàn)最高診斷醫(yī)院、死因、受教育程度這三個重要性排在最前。關聯(lián)規(guī)則挖掘的結果也驗證了這一結果。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R195;TP311.13
【圖文】：

業(yè)學位碩士研究生學位論文 第三章 死因登記數(shù)據(jù)挖掘流程及時間與探索性數(shù)據(jù)分析經(jīng)常交叉進行，探索性數(shù)據(jù)分析可以幫助為數(shù)據(jù)預處理找到處理的方向。此外對不同的挖掘方向，提供不同的數(shù)據(jù)，要想建立好的挖掘模型也需要對數(shù)據(jù)進行預處理、探索性數(shù)據(jù)分析、挖掘模型建立這 3 步是反復進 3.1。因登記數(shù)據(jù)挖掘出有意義的知識，重在初期的探索性數(shù)據(jù)分行一些挖掘主題的確立。實際上，對于多年的死因登記數(shù)據(jù)慮，例如對于各死因的死亡人數(shù)或比例進行預測，以便政府化趨勢，此外對于一些已知的現(xiàn)象結論可從多年歷史數(shù)據(jù)分掘更加靈活，無法像前者一樣形成可重復利用的程序。

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文 第三章 死因登記數(shù)據(jù)挖掘流程及時間序列建模實例這與實際更加貼近。對于非平穩(wěn)的序列，進行一階差分使其平穩(wěn)，若檢驗仍不平穩(wěn)，則繼續(xù)進行差分直至其檢驗平穩(wěn)。檢驗結果見表 3.5，從中可知癌癥死亡人數(shù)序列為非平穩(wěn)序列，一階差分后變?yōu)槠椒�(wěn)序列，而癌癥死亡占比序列為平穩(wěn)序列。表 3.4 癌癥死亡人口建模數(shù)據(jù)（部分）日期 癌癥死亡人數(shù) 死亡總人數(shù) 癌癥死亡人數(shù)占比（%）2002-01 37 158 23.422002-02 32 92 34.782002-03 35 97 36.08… … … …2014-10 35 104 33.652014-11 38 91 41.762014-12 35 121 28.93

【參考文獻】

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本文編號：2725887