隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,醫(yī)院信息系統(tǒng)和醫(yī)療數(shù)字化設(shè)備的廣泛應(yīng)用,醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫中有關(guān)病人的案例、檢驗、診斷和治療的信息大量積累,人們對于發(fā)掘醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中所蘊含知識的需求日益迫切。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這些寶貴的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資源進行分析和處理發(fā)現(xiàn)有價值的信息,從而可以為疾病的診斷和治療提供科學(xué)的決策。模糊決策樹將模糊理論與決策樹算法相結(jié)合,可以對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中存在的模糊性和不確定性進行處理,增強決策樹算法的適用性,實現(xiàn)更加準確有效的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類。本文主要開展了以下工作:(1)對模糊決策樹的兩種算法——模糊ID3算法和最小分類不確定性算法進行研究,在模糊數(shù)據(jù)集上完成模糊決策樹的構(gòu)建和規(guī)則提取,并利用模糊規(guī)則對新實例進行分類預(yù)測�？偨Y(jié)清晰決策樹與模糊決策樹的區(qū)別。(2)對于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集中的連續(xù)值屬性,使用Kohonen特征映射算法和三角隸屬度函數(shù)完成數(shù)據(jù)的模糊化處理,實現(xiàn)連續(xù)值屬性的平滑劃分,更自然合理地描述數(shù)據(jù)集屬性的特征。(3)通過MATLAB實現(xiàn)模糊ID3算法和最小分類不確定性算法,并結(jié)合已有的C4.5和CART算法,在公開可用醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集上構(gòu)建相應(yīng)的分類模型。比較四種決策樹算法生成模型的分類準確率以及規(guī)則數(shù)量的不同。模糊ID3算法在四組醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集上都獲得了較高的分類準確率,且生成的規(guī)則數(shù)量適中,體現(xiàn)出模糊決策樹算法在處理醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)連續(xù)值屬性上的優(yōu)勢且能對數(shù)據(jù)中存在的模糊性進行處理。(4)針對模糊決策樹算法中的關(guān)鍵參數(shù)通常是依據(jù)經(jīng)驗設(shè)定的問題,本文提出使用改進粒子群算法對參數(shù)組合進行智能尋優(yōu)從而改善模糊決策樹性能。適應(yīng)度函數(shù)綜合考慮訓(xùn)練準確率、測試準確率、概括能力以及生成樹的規(guī)模。使用優(yōu)化的模糊決策樹算法在公開可用醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集上構(gòu)建分類模型,證明應(yīng)用該方法進行醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類的必要性與有效性。該方法既能夠產(chǎn)生較為準確的預(yù)測結(jié)果,還能夠以決策樹的形式提供預(yù)測的理由。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R-05
【部分圖文】：

并在分類準確率方面與其他文獻中提出的分類方法進行比較，說明本文方法的??可行性和有效性??本文的研究思路如圖１－２所示。??Ｉ基于模糊決策樹的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類研宄１?／．．．．．．…………－，?，??、?Ｊ?研究問題、??＇…—．．．．．．．．．．．．．＾???——乂??ｍ?ｔ、?〈〔相關(guān)理論?＞??改進的＾?＾模糊??Ｌ子群算法?理論Ｊ??ＩＴ??ｆ?＾?Ｎ??模糊決策樹研究與兩種算法實現(xiàn)???＼???＾?ｖ＞??模糊決策樹在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)?＾??分類中的應(yīng)用效果??ｆ￣￣￣￣＊￣：?＊＼??結(jié)合＆進的粒子群算＾?．??提出基于模糊決策樹的混合模型｜?ｙ．－，，，，，，方法優(yōu)化＞???＼?［???實現(xiàn)改進粒子群算法??與模糊決策樹的集成??？ｚｚｚｚｚｚｚｚｚｒ??ｆ混合模型在醫(yī)￥數(shù)據(jù)分類中的效果評估＾＞??Ｖ?應(yīng)用‘％果驗證?）?＼?１、．雙采１■卜１ｆ

醫(yī)學(xué)非圖像數(shù)據(jù)進行研宄，通過數(shù)據(jù)分類技術(shù)發(fā)現(xiàn)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中相關(guān)疾病指標與患??病情況之間對應(yīng)的知識，從而為醫(yī)療診斷提供支持。??醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類的一般過程如圖２－１所示：首先對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，通過數(shù)??據(jù)降維提取關(guān)鍵特征，再按照一定的比例將處理好的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集分為兩部分：訓(xùn)練??數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。接下來分類器對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的己知類別信息進行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)??不同類別標記數(shù)據(jù)的不同特征和分類依據(jù)的模式。學(xué)習(xí)完成后，使用訓(xùn)練好的分類??器對測試數(shù)據(jù)集中的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行分類，從而可以得到分類準確率等指標，通過指??標對分類方法進行評估。??ｐ？訓(xùn)練數(shù)據(jù)集一？訓(xùn)練分類模型?＜—類標簽信息??醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集－？數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)降維——?????????????????－？測試數(shù)據(jù)集一？測試分類模型??圖２－１醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分類過程??Ｆｉｇ．?２－１?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｍｅｄｉｃａｌ?ｄａｔａ?ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ??１１??

它通常會被分成兩部分，一部分用來進行決策樹的構(gòu)建，稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，??另一部分用來驗證構(gòu)建的決策樹的性能，稱為測試數(shù)據(jù)集。決策樹歸納沒有參數(shù)假??設(shè)，它通過逐漸選擇分割屬性來進行樹的擴展完成決策樹的構(gòu)建，流程如圖２－２所??示。在構(gòu)建過程中有兩個關(guān)鍵問題，一個是分割屬性選擇的標準，即選擇哪個屬性??去劃分樣例集，常用的屬性選擇標準有信息增益［３５］、信息增益率［３７］、Ｇｉｎｉ指數(shù)［３８］??等；另一個是確定生成葉結(jié)點的條件，通常采用一定的算法對樹進行剪枝。??現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)一般不可能是完美的，可能會有數(shù)據(jù)不準確、含有噪聲或訓(xùn)練??樣本過少等情況。此時在基本的決策樹構(gòu)造過程中，有可能會出現(xiàn)過度擬合的問題，??即分類模型可以與訓(xùn)練數(shù)據(jù)較好的擬合但對測試數(shù)據(jù)的分類預(yù)測性能較低。??另外，如果不對決策樹的規(guī)模進行控制，而生成的決策樹復(fù)雜程度又很高時，??模型的可讀性就差，不容易被理解和接受。同時考慮到存儲決策樹所消耗的成本，??決策樹的規(guī)模也是越小越好。因此
【參考文獻】

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本文編號：2870409