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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著技術(shù)的不斷提高,醫(yī)院采集數(shù)據(jù)的手段不斷改善,致使醫(yī)院的原始數(shù)據(jù)量不斷增多,大量病人的基本信息和各種病例等原始數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)下來(lái)。這些數(shù)據(jù)對(duì)醫(yī)生來(lái)說(shuō)是一筆很寶貴的財(cái)富,其中隱藏著大量的有用的信息。怎樣把這些背后的信息抽離出來(lái),成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)之一。數(shù)據(jù)挖掘作為一種有效的信息抽取方法和信息發(fā)現(xiàn)的方法,它把數(shù)據(jù)從醫(yī)院數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出來(lái),然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和評(píng)估,找出這些數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律,并提供科學(xué)的醫(yī)療方法和判斷。
近年來(lái),
2、婦幼保健醫(yī)院中出現(xiàn)了大量的妊娠期婦女檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)集,這些數(shù)據(jù)中隱藏的知識(shí)和信息對(duì)醫(yī)生了解和研究病情非常重要。本文以某婦幼保健醫(yī)院妊娠期檢驗(yàn)數(shù)據(jù)為例,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在婦女妊娠期檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究,通過(guò)對(duì)影響妊娠期婦女各方面因素的分析,對(duì)優(yōu)生優(yōu)育和成人的健康提供了量化的幫助。
首先,本文介紹了妊娠期檢驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法,并且在原有數(shù)據(jù)清洗方法的基礎(chǔ)上提出了一種新的數(shù)據(jù)清洗的方法,通過(guò)對(duì)比,這種方法比貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法在效率和質(zhì)量
3、上都有很大的提高。接著通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、維數(shù)消減等數(shù)據(jù)預(yù)處理,對(duì)遺漏數(shù)據(jù)、噪聲數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)等進(jìn)行了有效的處理。在此基礎(chǔ)上,對(duì)妊娠期檢驗(yàn)數(shù)據(jù)做了數(shù)據(jù)預(yù)處理,從數(shù)據(jù)的選擇和清洗到數(shù)據(jù)的集成,對(duì)數(shù)據(jù)做了詳細(xì)的分析和整合。使得數(shù)據(jù)更加整潔,對(duì)后續(xù)的工作有很大的幫助,減少數(shù)據(jù)的出錯(cuò)率,提高了實(shí)驗(yàn)的效率。
然后,對(duì)處理過(guò)的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。先對(duì)聚類算法進(jìn)行分析,在原有k-means算法的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)K值的選擇更加的準(zhǔn)確和簡(jiǎn)
4、潔。與原始k-means算法相比,大大提高了聚類的效果。然后用改進(jìn)的算法對(duì)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,再用密度聚類算法(DBSCAN)和期望最大化(EM)聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。通過(guò)這幾種不同的聚類算法對(duì)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)做了一個(gè)全面的聚類分析。對(duì)于分析的結(jié)果用數(shù)據(jù)可視化的方法呈現(xiàn)出來(lái),通過(guò)可視化的方法,可以更加直觀的表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的規(guī)律和一些信息,對(duì)數(shù)據(jù)的分析和理解有很大的幫助。方便醫(yī)生對(duì)病情的決策,也方便病人對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí),從而能夠看清楚自己的病情,
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