生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘

前言

　　當(dāng)前，人類社會面臨的是一個(gè)住處爆炸的社會。信息是事物狀態(tài)和特征的反映，它和材料及能量一起構(gòu)成社會的三個(gè)要素。但是，住處具有一些不同于能量的特征。

內(nèi)容概要

數(shù)據(jù)挖掘是在統(tǒng)計(jì)分析、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)庫技術(shù)等基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門獨(dú)立學(xué)科。該新興學(xué)科具有很強(qiáng)的理論性和實(shí)用性，其應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在：與包括生物醫(yī)學(xué)在內(nèi)的其他學(xué)科相結(jié)合，為這些學(xué)科的發(fā)展提供了新穎的研究方法。    本書將數(shù)據(jù)挖掘的理論和實(shí)踐相結(jié)合，著重介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及其在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的各種實(shí)際應(yīng)用，旨在使讀者能熟悉并理性地應(yīng)用這種方法，解決醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)科研及臨床研究中的實(shí)際問題。本書的第一章介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念；第二章介紹了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所必需的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)清洗的方法；從第三章～第八章，結(jié)合國內(nèi)外的應(yīng)用實(shí)例，分別介紹了回歸分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)間序列分析、序列分析、分類和聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘的常用方法，并在參考文獻(xiàn)中列出了這些應(yīng)用實(shí)例的引文出處：第九章簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘軟件。    本書適合于醫(yī)學(xué)院校本科生及研究生、醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)科研及臨床科研工作者、生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)學(xué)生及技術(shù)人員作為教材及參考資料使用。

書籍目錄

第一章  概論  1.1  什么是數(shù)據(jù)挖掘    1.1.1  數(shù)據(jù)、信息和知識    1.1.2  數(shù)據(jù)挖掘的定義  1.2  數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用    1.2.1  應(yīng)用    1.2.2  方法    1.3  生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的特殊性    1.3.1  醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特殊性    1.3.2  倫理、法律和社會等方面對私密敏感的問題    1.3.3  醫(yī)學(xué)的特殊性質(zhì)  1.4  數(shù)據(jù)挖掘的評價(jià)    1.4.1  樣本的組織    1.4.2  有指導(dǎo)學(xué)習(xí)的評價(jià)    1.4.3  無指導(dǎo)學(xué)習(xí)的評價(jià)  1.5  數(shù)據(jù)挖掘的過程第二章  醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備  2.1  數(shù)據(jù)的采集與組織    2.1.1  數(shù)據(jù)的采集、存儲和管理    2.1.2  數(shù)據(jù)的組織  2.2  數(shù)據(jù)預(yù)處理    2.2.1  數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的    2.2.2  數(shù)據(jù)的分布特性    2.2.3  數(shù)據(jù)清洗    2.2.4  數(shù)據(jù)整合    2.2.5  數(shù)據(jù)變換    2.2.6  數(shù)據(jù)精簡第三章  回歸分析  3.1  回歸分析的功能  3.2  常用的回歸分析方法    3.2.1  線性回歸    3.2.2  Logistic回歸    3.2.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    3.2.4  回歸樹  3.3  回歸分析的應(yīng)用一子宮頸癌患者生存率的預(yù)測.    3.3.1  研究目標(biāo)分析    3.3.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理    3.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析    3.3.4  性能評價(jià)與比較  3.4  回歸分析的應(yīng)用一乳腺癌患者的預(yù)后分析    3.4.1  研究目標(biāo)分析    3.4.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理    3.4.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析    3.4.4  性能評價(jià)與比較第四章  關(guān)聯(lián)規(guī)則  4.1  關(guān)聯(lián)規(guī)則的功能    4.1.1  關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義    4.1.2  關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量和重要性  4.2  關(guān)聯(lián)規(guī)則的分析方法    4.2.1  關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的基本方法    4.2.2  剪枝和合并  4.3  關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用——睹尿病患者的篩查    4.3.1  研究目的分析    4.3.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理    4.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析  4.4  關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用一院內(nèi)感染監(jiān)測控制    4.4.1  研究目的分析    4.4.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理    4.4.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析第五章  時(shí)間序列分析  5.1  時(shí)間序列分析的功能    5.1.1  什么是時(shí)間序列數(shù)據(jù)    5.1.2  時(shí)間序列分析的功能  5.2  時(shí)間序列分析的方法    5.2.1  時(shí)間序列數(shù)據(jù)的精簡和變換    5.2.2  時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢分析    5.2.3  時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的相似性  5.3  時(shí)間序列分析的應(yīng)用——I型糖尿病患者血糖水平變化規(guī)律    5.3.1  研究目標(biāo)分析    5.3.2  數(shù)據(jù)的采集、處理及挖掘第六章  序列分析  6.1  序列分析的功能    6.1.1  序列數(shù)據(jù)的基本概念    6.1.2  序列數(shù)據(jù)分析的功能  6.2  生物醫(yī)學(xué)中的序列分析方法    6.2.1  生物醫(yī)學(xué)中的序列數(shù)據(jù)    6.2.2  生物醫(yī)學(xué)序列數(shù)據(jù)的比對  6.3  序列分析的應(yīng)用一妊娠期藥物副作用研究    6.3.1  研究目標(biāo)分析    6.3.2  數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理    6.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析第七章  分類  7.1  分類的功能    7.1.1  分類的定義和功能    7.1.2  分類的一般方法  7.2  分類的方法    7.2.1  分類方法的關(guān)鍵技術(shù)    7.2.2  特征屬性的選擇    7.2.3  分類器的選擇  7.3  分類的應(yīng)用一冠心病預(yù)測    7.3.1  研究目標(biāo)    7.3.2  數(shù)據(jù)采集與處理    7.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析  7.4  分類的應(yīng)用一失語癥分類    7.4.1  研究目標(biāo)    7.4.2  數(shù)據(jù)采集與處理    7.4.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析第八章  聚類分析  8.1  聚類分析的功能    8.1.1  聚類分析的定義和作用    8.1.2  聚類分析中的相似性度量  8.2  聚類分析的方法    8.2.1  聚類分析方法    8.2.2  高維特征空間中的聚類  8.3  聚類分析的應(yīng)用——住院患者人群分類    8.3.1  研究目標(biāo)    8.3.2  數(shù)據(jù)采集與處理    8.3.3  數(shù)據(jù)挖掘與分析第九章  數(shù)據(jù)挖掘軟件  9.1  數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品    9.1.1  數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)產(chǎn)品    9.1.2  如何選擇數(shù)據(jù)挖掘軟件  9.2  數(shù)據(jù)挖掘軟件的運(yùn)行環(huán)境    9.2.1  輸入數(shù)據(jù)形式    9.2.2  數(shù)據(jù)輸出形式  9.3  數(shù)據(jù)挖掘軟件的功能構(gòu)成    9.3.1  SAS／Enterprise Miner功能簡介    9.3.2  SPSS／Clementine功能簡介參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第一章　概論　　1.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘　　1.1.1 數(shù)據(jù)、信息和知識　　數(shù)據(jù)(data)是對客觀事物特征狀態(tài)的記錄。例如，商店內(nèi)某種商品的銷售量或銷售額、醫(yī)院內(nèi)某類藥物的使用數(shù)量、某臨床科室的床位周轉(zhuǎn)率、患者的心率和血壓等生理參數(shù)…．．這些都是數(shù)據(jù)?？陀^事物某些特征狀態(tài)的記錄還受制于技術(shù)。例如，在X線及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用被認(rèn)識以前，人體內(nèi)各種組織對x線的不同衰減特征就無法記錄。因此，隨著人類生產(chǎn)能力和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步以及人類社會活動的發(fā)展，數(shù)據(jù)的種類、形式和數(shù)量日益增多。同時(shí)，以計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)為代表的信息技術(shù)的發(fā)展，使數(shù)據(jù)的采集、存儲、管理和重用更為簡便和規(guī)范(例如，通過數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)以一定的格式或結(jié)構(gòu)來存儲和組織數(shù)據(jù))，使數(shù)據(jù)的流通和共享性增大(例如，通過因特網(wǎng)共享數(shù)據(jù))。在這樣的背景下，“人類被淹沒在日益增長的數(shù)據(jù)之中”正成為當(dāng)前社會的特征之一。　　另一方面，數(shù)據(jù)是信息(information)及知識(knowledge)的載體。信息和知識才是真正有意義的。然而，相對于數(shù)據(jù)的急速增長，人類從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并將這些信息歸納上升為知識的能力卻極大地滯后(見圖l．1)。

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