医学计算机作业
数据挖掘在中医药领域中的应用
数据挖掘在中医药领域中的应用
摘要：数据挖掘技术为中医药学术传承的研究提供了新技术和新思路。本文在中医药学术经验传承的领域中进行数据挖掘，突出介绍了名中医学术思想的提炼和其临床诊疗经验，对于全面掌握和继承中医的学术思想和临床经验指明了方向。关键词：数据挖掘方法；中医药学术传承；名中医经验
1数据挖掘的基本概念
1.1数据挖掘的定义
数据挖掘（Dating Mining, DM）是从大量不完全的、模糊的、有噪声的随机数据中发现隐含且有用知识的过程。它是数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）的关键环节。1995年，由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会在加拿大蒙特利尔召开，数据挖掘一次被提出并很快流传开来。数据挖掘所发现的知识并不是严格的定理或定律，而是广义的知识，包括规则、模式、事物间的相互关联和规律等，可以应用于信息管理、决策支持和对未来的预测等方面。
1.2数据挖掘的内容和本质
随着数据挖掘和知识发现研究的发展，数据库、人工智能和数理统计已经成为数据挖掘和知识发现的三根强大的技术支柱。数据挖掘所发现的知识最常见的有5类，包括：广义知识、关联知识、分类知识、预测性知识和偏差型知识。1.3数据挖掘的功能
根据数据挖掘的内容和本质，可以将数据挖掘的功能归纳为5类，包括：①自动预测趋势和行为②关联分析③聚类④概念描述⑤偏差检测
1.4数据挖掘的技术
常用的数据挖掘技术有决策树、关联分析、聚类、人工神经网络等。
2.数据挖掘方法在名医经验传承方面的应用
2.1名中医学术思想提炼
名中医的特有的诊断和治疗经验彰显了其临床思辨特点，其辨证论治的观点、方法、药物、技术能直接指导广大医务工作者很快的提高临床水平。
医案是中医运用理、法、方、药的具体反映，是医家临床思维活动和辨证论
治过程的记录。笔者收集了大量名中医的医案，在中医四诊指导下，运用数据挖掘技术整理、归纳、分析医案中蕴藏的证型与方药之间的关系，并以精炼的理性语言进行归纳总结，以期能够提炼名中医得天独厚的学术观点或思想。如舒氏等[1]将名中医王自力的学术思想归纳为“健脾先运脾,运脾必调气”、“治肝必柔肝”、“柔肝先养肝”、“补而通之”就是对其在临床诊疗过程中治疗典型病运用运脾汤、归芍运脾汤、运肠润通汤的分析研究。
2.2临床诊疗经验
2.2.1挖掘“方—药—症”的关系
为了获取名中医组方用药规律、药对配伍规律及针对症状的用药规律，考证名中医的用药经验，研究“方—药—症”之间的关系，所以笔者运用数据挖掘的各类技术对名中医方药进行挖掘。其中，有学者应用数据挖掘技术挖掘孟河学派晚清时期声望最大的四大医家之一马培之先生治疗中风、遗精、痢疾等病案中用药经验和规律，他们以《孟河四家医案医话集》和《孟河四家医集》为处方主要来源。张京春等[2]将91例诊断为冠心病并经陈可冀老师治疗过的初诊患者数据录入数据库，统计分析其证候、处方、用药，结果表明91例患者出现的证候多为气虚血瘀、气阴两虚、痰瘀互结等证；多以瓜蒌薤白半夏汤、冠心Ⅱ号方、血府逐瘀汤、生脉散等加减为处方；临床用药大多为瓜蒌、半夏、薤白、川芎、赤芍、延胡索、红花、丹参等。赵宇明等[3]通过频数分析和关联分析刘渡舟教授传人王庆国教授的临床处方，结果表明了王教授常用的药物组合与伤寒论经方及刘渡舟教授常用方相差不大，其中以小柴胡汤、泻心汤、柴胡桂枝干姜汤为主，而且“黄芪、当归、白芍”的频数超过20%，且3味药各自与柴胡、黄芩、炙甘草等组成药对的使用率也非常高，结果告诉我们王教授在应用经方时，非常重视补气与活血的结合。通过数据挖掘技术的分析，得出王教授在临床用药过程中，善用柴胡与泻心汤类方，全方位的继承了刘渡舟教授“重视和解少阳”的学术思想，并在用药中有了自己的独特角度与创新。
2.2.2挖掘四诊及证候之间的关联
证候是指证的外候，即疾病过程中一定阶段的病位、病因、病性、病势及机体抗病能力的强弱等本质有机联系的反应状态，表现为临床可被观察到的症状等，是中医临床医学诊疗体系的一大特色。吴荣等[4]运用贝叶斯网络收集名医治
疗冠心病典型医案115例，建立冠心病名医诊疗数据库，研究了证候要素及应证组合规律并有效提取了8个证候要素，将名医辨证经验替换成了定量的知识，开辟了名医经验传承的新途径。
叶放等［5］选择周仲瑛教授以犀角地黄汤为基础方的有效医案317例，对四诊信息进行规范预处理，采用描述性分析、关联规则等方法分析。结果显示涉及病种广泛，病位主要在肝、肾；病性多为热、瘀、阴虚、湿、毒。主要四诊信息表征包括舌苔黄占77．60%，舌质红或暗占52．37%～76．97%，腻苔占 55．84%；热象占38.83%；疼痛39．74%；出血征占30．04%等。总计涉及269味中药，每例患者每次用19．93味药，与凉血、清热、解毒、化湿、滋阴等5类药物配伍占 83．31%。得出了犀角地黄汤适用于多种难治性病证，瘀热相关病机演变每多复杂，临证要把握“瘀热”病机主要信息表征特征，随证加减，灵活施治的结论。
此外，通过对中医药相关文献的搜索，应用数据挖掘技术挖掘目标信息也为中医药传承提供了有效的途径。肖永华等[6]收集了128例吕仁和教授治疗过的糖尿病患者的医案并将其存储于“中医医案数据库”，统计分析糖尿病的类型、分期、并发症、病因、病位等出现的频数；结果显示吕教授临床治疗的糖尿病患者以2型糖尿病和出现并发症的患者为大多数；并发症以糖尿病肾病的患者为主；中医病因主要为：饮食原因“肥美之所发”和情绪原因“怒则气上逆”；主要病位在肝肾。其数据挖掘的结果客观地反映了吕教授治疗糖尿病的临床思路，为广大医务工作者提供了宝贵的临床经验。郜氏等[7]通过对中国生物医学文献数据库、中医药文献数据库、中文科技期刊数据库、中国期刊全文数据库的检索，查阅“肺与大肠相表里”的理论对治疗肺系疾病的文献，运用关联规则分析相关症状、药物及症状与药物之间的关系。在阅读文献后发现，在咳嗽、发热、气喘、小便黄赤、大便秘结等主要症状下，临床用药均用到了大黄、瓜蒌、苦杏仁。因此得出，气机升降关系是肺与大肠相表里的核心机制。赵氏等[8]运用现关联分析和聚类分析对历代文献治疗抑郁症的方药进行数据挖掘。分析其性味归经、剂量、药物配伍及其与症状对应关系，发现其蕴含的潜在规律，为指导临床用药提供了依据。
综上所述，数据挖掘技术在名医经验的传承之中已经取得了长足的进展，更是当前名医经验传承的大趋势。运用数据挖掘技术解决中医特色研究和发展中的
关键问题具有里程碑的意义，可中医药更加全面的伟大复兴。
3前景展望
现阶段，虽然数据挖掘技术在名中医经验传承中仍然面临着一系列的问题和挑战，但作为一个在海量数据中获取有用知识的工具，对于名老中医经验传承研究有着不可估量的价值，它必将促进中医药现代化的发展。
参考文献
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[3] 赵宇明,尤海燕,刘哲.基于数据挖掘的王庆国教授对刘渡舟教授用药传承规律的研究[J].北京中医药大学学报,2012,35(5):293-296.
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[7] 郜峦,王键,李锋刚,等.基于关联规则的肺系疾病症药关系研究[J].中医杂志,2013,54(8):697-700.
[8] 赵少英,许二平.数据挖掘在中医治疗抑郁症方药文献研究中的应用[J].中医学报,2012,27(6):688-689.
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
第一章 ．填空 1．数据挖掘和知识发现的三大主要技术为：数据库、统计学、机器学习2．数据挖掘获得知识的表现形式主要有 6 种：规则、决策树、 知识基网络权值、公式、案例 3．规则是由前提条件、结论两部分组成 4．基于案例推理的基础是案例库 5．知识发现的基本步骤：数据选择、处理、转换、数据挖掘、解释与评价。数据挖掘是知识发现的关键步骤 6．数据挖掘的核心技术是：人工智能、机器学、统计学 7. 目前数据挖掘在医学领域的应用集中在疾病辅助诊断、药物开发、医院信息系统、遗传学等方面 二．名解 1．数据挖掘：在数据中正规的发现有效的、新颖的、潜在有用的、并且最终可以被读懂的模式的过程 2．案例推理：当要解决一个新问题时，利用相似性检索技术到案例库中搜索与新问题相似的案例，再经过对就案例的修改来解决新问题三．简答 1．数据挖掘的特点 a 挖掘对象是超大型的， b 发现隐含的知识， c 可以用于增进人类认知的知识， d 不是手工完成的 2．案例是解决新问题的一种知识，案例知识表示为三元组 a 问题描述：对求解的问题及周围环境的所有特征的描述， b 解描述：
对问题求解方案的描述，c 效果描述：描述解决方案后的结果情况，是失败还是成功 3．医学数据挖掘存在的关键问题 a 数据预处理， b 信息融合技术， c 快速的鲁棒的书库挖掘算法， d 提供知识的准确性和安全性 4．数据挖掘在遗传学方面的应用 遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定的，基因数据库搜索技术在基因研究上做出了很多重大发现，其工作主要包括：a 从各种生物体的大量序列中定位出具有某种功能的基因，b 在基因中搜索与某种具有高阶结构或功能的蛋白质相似的高阶结构序列 第二章 一．填空 1．的对象分为：关系型、数据仓库、文本、复杂类型2．从用户角度来看，数据仓库的基本组成包括：数据源、数据存储、应用工具、可视化用户界面 3．数据仓库是最流行的数据模型是多维数据模型，多维数据模型将数据看作是数据立方体的形式，数据立方体是由维和事实来定义 4．常用的多维数据模式包括：星型模式、雪花模式、事实星座模式。星型模式是由事实表和维表构成 5. DM分为：WEB内容挖掘、WEB结构挖掘、WEB使用 挖掘 二.名解 1. 数据仓库：一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数
浅谈中医药信息数据的挖掘 摘要：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术是对中医药海量数据进行智能分析的一个有效工具，关联规则、聚类、决策树、分类与回归、人工神经网络和支持向量机等数据挖掘方法在中医药新药开发、复方配伍规律、方症相应研究等领域中都得到了初步的应用并显示出独特的优越性，具有广阔的发展前景。在实际应用中，可以根据数据特征和科研课题需要同时采用多种数据挖掘方法从不同角度加以研究。中医药尚未被充分认识的丰富的科学内涵,已引起众多专家学者的关注,新的技术和方法不断引入中医药基础研究领域,如对中医证侯的现代科学基础、针刺镇痛原理和经络的研究以及中药复方作用机制的深入认识;中医药对特殊病、疑难杂症治疗的特殊疗效;活血化瘀中药治疗心脑血管病的重大疗效;中医药古典医籍的挖掘整理。 1、数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一个多步骤过程(它需要为数据挖掘算法访问和准备数据),包括挖掘数据、分析结果和采取行动。数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果[1]。 数据挖掘技术主要包括组合或关联、聚类、分类、估计、预测等等，这些方法在实际应用时各有自己的特色和适用条件，需要结合实际的研究目的和不同的变量类型而加以使用。下面对近年来中医药领域常用的数据挖掘方法进行一些浅析。 数据挖掘的特点是从数据库中识别出有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。因为和数据库密切相关,又称为数据库知识发现,具有以下特性:（1）有效性,是指发现的模式应用于新的数据时要具有一定的可信度;（2）新颖性,是指要求发现的模式应该是新的、用户未知的或未预料到的;（3）潜在有用性,是指发现的知识将来具有实际效用,如用户根据发现的知识进行商业决策可产生一定经济效益;?最终可理解性,要求所发现的模式容易被用户理解. 数据挖掘技术从一开始就是面向应用的,它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且要对数据进行统计、分析、综合和推理,以指导实际问题的求解,发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。当然,所有发现的知识都是相对的,是有特定前提和约束条件、面向特定领域的,同时还要能够易于被用户理解。事实上,数据挖掘并不只是一种技术或是一套软件,而是一种结合数种专业技术的应用。 2、中医药信息数据的挖掘： 数据挖掘技术是对中医药海量数据进行智能分析的一个有效工具，关联规则、聚类、决策树、分类与回归、人工神经网络和支持向量机等数据挖掘方法在中医药新药开发、复方配伍规律、方症相应研究等领域中都得到了初步的应用并显示出独特的优越性，具有广阔的发展前景。在实际应用中，可以根据数据特征和科研课题需要同时采用多种数据挖掘方法从不同角度加以研究。数据挖掘技术是一个相对年轻的研究领域，还面临着许多问题和挑战，需要中医药工作者和数据库、数据挖掘方面专家的共同协作，以便更好的理解中医药数据并在挖掘的效率和准确性方面进一步提高。 医学数据具有多态性、不完整性、较强的时间性、复杂性和冗余性。由于中医药历史悠久,加之我国幅员辽阔,形成了地域性的中医药文化,带来数据的不完整、不一致和异常等。 使用数据挖掘技术能够针对中医药数据特点实施合理的数据处理和知识提取。应采用聚类方法、数据归约技术、模糊集理论等进行数据的预处理,清理过滤数据,确保数据的确定性;采用数据融合技术消减数据的维数,使不同模式数据在属性上趋同或一致,之后进行综合;中
数据挖掘工具应用及前景
介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
数据挖掘的研究进展及在临床医学中的应用 发表时间：2018-12-17T11:17:46.570Z 来源：《大众医学》2018年9月作者：周磾 [导读] 我国经济水平的飞速提升有目共睹，随之，信息技术的应用前景得到空前发展，在人们思维和生活方式，以及各行各业中，都发挥着至关重要的作用。 摘要:我国经济水平的飞速提升有目共睹，随之，信息技术的应用前景得到空前发展，在人们思维和生活方式，以及各行各业中，都发挥着至关重要的作用。为此临床医学中的数据挖掘方法也要不断创新，以便满足医学发展的更高需求，促使其长远稳定的进步提高。 关键词：数据挖掘；临床医学；研究进展；应用 引言： 大数据信息化时代早已渗透进人们生活的方方面面，带来便利的同时，也加快了统计学方法的有效改革，以求逐渐提高数据分析效率和应用质量。这种背景下，数据挖掘由此而生，在临床医学中取得了很大研究进展和整体应用效果，为临床医学事业的进一步发展提供强而有力的数据支持。 1.数据挖掘的研究进展 虽然在临床医学应用中，数据挖掘技术已经取得了一定建树，但是结合现阶段的统计现状，加强数据挖掘有效应用仍是亟待完善的难题。而且多媒体数据挖掘发展较晚，但是发展速度却很迅猛，因此这一先进统计技术在临床医学中拥有很广阔的提升空间。 生物学及生命科学的逐渐深入，为临床医学的蓬勃发展打了新的视野大门，更多创新思路和统计数据方法层出不穷。而数据挖掘技术的计算分析，能够对基因组和蛋白质交互网络提供系统性的研究处理，进一步推动我国临床医学发展。再加上数据挖掘在实际应用中会涉及到计算机技术、统计学知识和人工智能等，具有一定技术难度，需要各部门相互配合，为临床诊疗和研究，以及综合管理工作做出巨大贡献。 2.信息化医学数据挖掘应用 2.1预警性 大数据信息化技术更新换代很快，容易出现的问题隐患也很多，但是借助其自身预警性，可以为数据挖掘精确和安全打下良好基础。一旦数据挖掘过程中出现异常，系统就会及时发出预警，帮助工作人员及时采取相应措施，确保医学信息数据的存储安全。[1]借助先进的数据挖掘技术和云储存功能，能够准确分析用户的信息，从而将其自身健康隐患或重大疾病风险，第一时间通知到位，方便用户及时得知自己身体状况，进行针对性有效治疗，发挥数据预警性价值。 例如，已有医学院联合建立分析患者心电图数据的计算机模型，可以准确预测其一年内的心脏病发病率。通过深入详细的数据收集分析，明确病理指标，促使患者可以及时就医，从而有效降低心脏病患者的复发率，减少突发意外的风险。 2.2预测性 大数据背景下的临床医学数据挖掘核心内容就是其预测性，通过病人的特定信息预测病理结果，也就是被广泛应用的预测建模技术。其中又包括回归和分类两种模式，以帮助病患选择合理治疗措施，为临床医护人员正确决策指引方向。回归是指，在医学数据挖掘中将连续信息统计在一起，进行整体分析预测，主要应用在临床诊断和预后药物剂量等工作中。分类主要是预测一些离散型数据，辅助医护人员完成疾病诊断，根据不同数据信息和实际情况，选择相对应的合适预测算法，经过实践探讨和研究，加强预警、分类和诊断工作的自动化，提高工作效率和整体服务质量，为临床医学事业创造更高效益。 2.3个体化 患者本身的需求就具有很强的差异性，需要临床医护人员在实际工作中采用多元化医疗服务，而大数据信息化背景下的数据挖掘技术，刚好可以凸显出对应的个体化。并且借助这一特性的数据分析，对人类基因序列研究大有裨益，帮助相关工作人员发现隐藏在人类基因中的稀罕病变因子，进一步为遗传信息健康提供良好的技术支持。[2]另一方面，个体化数据挖掘分析，对相关药物研究可以起到一定催化作用，同时帮助病人排序自身基因和肿瘤基因，针对病人多需用药，并根据真实的病情变化换药。这种个性化用药方式，无疑是为病患健康以及信息化背景下的数据挖掘，奠定夯实基础。 2.4共享性 众所周知，互联网大数据时代中最明显的优势就是数据共享，以及传播速度快，覆盖范围广，是推动临床医学应用数据挖掘技术进展的重要组成内容。数据共享打破各类信息数据库的独立性，在其中搭建了有效互通桥梁，形成系统性的信息网络，并不断丰富充实数据储备，方便在实际临床医学应用中相互支撑。这样一来，用户就可以高效收集自己所需的各类信息，不仅可以加快信息数据的传播效率，确保医学数据的实效性和可行性，还能够在很大程度上为临床医学创造更高的研究价值。 2.5隐私性 医学数据还具有强烈的隐私性，病人的个人信息，包括姓名、病史、住址、病情等，都涉及到相关法律法规，以及社会舆论定向。因此临床医学结构在进行数据挖掘过程中，务必要严格遵守保密协议和职业道德素养，同时将信息数据加密储存，充分防止丢失和泄露。[3]当然，这也是医学数据挖掘的特殊所在，所以也就更需要临床医学工作人员，熟练掌握医学信息的多元化特性，以便在数据挖掘研究和应用时对症下药。从而保证数据挖掘分析工作的高效进行和实用质量，逐渐拓宽自身展望前景。 结束语： 总而言之，数据挖掘作为临床医学中的核心技术，对整体工作效率和质量，以及医院和病患的效益起到直接影响作用。为此，务必要借助合理手段，逐渐完善其应用内容和领域，有效加快数据挖掘技术的实践研究进展。 参考文献: [1]秦文哲,陈进,董力.大数据背景下医学数据挖掘的研究进展及应用[J].中国胸心血管外科临床杂志,2016(1):55-60. [2]王逸夫,李川.基于数据挖掘的临床医学研究系统的设计与实现[J].四川生理科学杂志,2016,38(2):93-95. [3]李雨童,姚登举,李哲,等.基于R的医学大数据挖掘系统研究[J].哈尔滨理工大学学报,2016,21(2):38-43.
摘要：为寻找中医药文献研究生展开数据开掘教导的主要性，经过摆抱负、讲事理，经过数据开掘在各个范围的感化、中医药科研中的应用近况等外容剖析，评论辩论中医药文献研究生关于数据开掘教导的需求性。结果与结论：数据开掘是新兴技巧，胜利应用于很多范围，中医药数据开掘尚处于构成阶段，学科交叉的中医药文献数据开掘开展潜力宏大年夜，作为科研新力量，研究生回收数据开掘教导的意义深远。 关键词：数据开掘；中医药文献；研究生教导；意义 中医药历经几千年来临床经历与基础研究的沉淀，后果丰富，文献充分，因个中医药文献研究生成为中医药范围研究生培养的主要构成局部。数据开掘是新型的智能范围，其作为对象与方法应用于迷信研究、金融投资、制作业、电信业等诸多范围，在中医药范围的应用尚处于更生期，中医药文献的特色决定了其选定命据开掘作为剖析手腕的可行性，研究生是主要的科研力量，因此有需要对其展开数据开掘的相干教导。 1、数据开掘的主要价值 1.数据开掘在信息技巧迅猛开展的潮流中出世。我们生活的时代是信息化的时代，很多任务的完成都需求数字与信息，时代的需求使得人们发明与应用数据信息的才华日趋晋升，积累的数据越发多样化，科研范围关于数据的需求尤其清晰，数据眼前隐蔽的浩大信息为科研人员供给了名贵的引诱。中医药范围也不例外，固然传统的文献收集与数据积累可以提取必然的信息，然则对在海量数据中停止数据剖析后果却没有很好的计划。随着中医药文献数据量的日趋添加，保管在数据库中宏大年夜数据中包罗着少量不为人知、但又十分有效的常识和信息，这些常识和信息可认为中医药迷信研究、贸易决定计划和行政事务办理等供给有效的决定计划依据和基础。[1] 2.数据开掘是开掘常识源泉的对象。大年夜范围数据集合是数据开掘的研究对象，被人们笼统地刻画为“常识的源泉”，它可所以结构化的，也可所以半结构化的，如把中医药文献改变成关系数据库中的文本、图形、图象数据，乃至是散布在收集上的异构数据。数据开掘技巧是始于面向应用的，它是对特定的数据停止微不美观或微不美观的统计、剖析、综合和推理，以指导实践后果的求解，希图发明工作间的相互关系，应用己有的数据对未来的活动停止猜测。如许，便可以把人们对数据的应用，从低层次的末尾查询操作提高到为各级运营决定计划者供给决定计划支撑。 3.数据开掘提取中医药文献信息的价值。依照原始的剖析计划将文献资料整顿，进而运转数据开掘从数据集中识别出有效的、新鲜的、潜伏有效的并终究易于被中医药学者了解的形式。[2]即从数据集中（能够是不完整的、有噪声的、不肯定的、各类存储方法的）提取隐含在个中的、先前未知的、人们感兴味的、对中医药基础研究及临床应用有潜伏价值的信息和常识的过程。数据开掘作为一门新兴的研究范围，将其应用于中医药文献剖析范围，将会培养多学科相互交叉融合，具有遍及应用远景的学科范围。 2、中医药范围数据开掘的研究近况 故国医学历经几千年的积累，在临床经历与基础研究范围积累了名贵的资本，快速而高效的应用数据资本是浩大中医药学者多年来试图处理的后果。数据开掘曾经初步涉入中医药科研范围。1.中医辨证诊断。传统的中医治疗是在先辨证、再论治的思维形式下停止的，然则中医辨证至今也未构成一致的规范，分歧医师对统一病人辨证结果经常是分歧的，大夫辨证水平的高低完整取决于经历。因此，为中医辨证建立客不美观的、定量的规范是十分有需
本文来源于网络 综述数据挖掘技术在物流领域中的应用 2007级物流工程一班 200730611470欧阳家文 摘要：本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍，接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程，最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。 关键词：数据挖掘数据仓库物流领域应用 1，应用背景 物流是现代商品流通系统的重要组成部分，物流业的发展程度，反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度，是其经济发展水平的集中体现。作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”，现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。与此同时，现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流、包括运输、仓储，配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节的信息量非常大，使企业很难对这些数据进行有条理，有选择性的分析。如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持，已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域，数据挖掘技术由此应运而生。数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中，及时、准确地搜集数据并对其进行分析。对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而为客户提供有针对性的产品和服务。提升企业的客户满意度，对公司的长远发展有着极大的促进作用。 2，什么是数据挖掘技术？ 数据挖掘技术是利用人工智能（AI）和统计分析等技术，在海量数据中发现模型和数据间的关系，自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据，并做出归纳性的推理， 从中挖掘出潜在的模式，从而预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。结合现代物流的特质和外部环境考虑，数据挖掘技术能够提供 越来越强大的支持功能。从商业的角度考虑，由于在商业行为中存在着大量的信息，而这些信息并不是都是所需要的，也就是，它是有噪声的，模糊的，随机的数据，必须通过某种技术对这些隐含在其中的，人们不知道的，但又是潜在有用的信息和只是的过程。只有通过类似于数据挖掘的这样的技术对商业数据库进行抽取，转换，分析等操作，才可以让这些埋藏着的金子发光发亮。 3，数据挖掘技术的特点 数据挖掘技术具有以下特点: ( 1) 处理的数据规模十分庞大, 达到GB、TB 数据级, 甚至更大。 ( 2) 查询一般是决策制定者提出的即时随机查询, 往往不能形成精确的查询要求, 需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。( 3) 在一些应用中( 如商业投资等) , 由于数据变化迅速,因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。 ( 4) 数据挖掘中, 规则的发现基于统计规律。因此, 所发现的规则不必适用于所有数据, 而是当达到某一临界值即认为有效。因此, 利用数据挖掘技术可能会发现大量的 规则。 ( 5) 数据挖掘所发现的规则是动态的, 它只找到了当前状态的数据库具有的规则, 随着不断地向数据库中加入新数据,需要随时对其进行更新。
数据挖掘工具调查与研究 姓名：马蕾 学号：18082703
5种数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20 世纪80 年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、
有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 二、数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主
数据挖掘论文医学数据论文：医学数据挖掘综述 摘要：医学数据挖掘是提高医学信息管理水平，为疾病的诊断和治疗提供科学准确的决策，促进医疗发展的需要。该文主要介绍了医学数据的特点，医学数据挖掘的发展状况和应用的技术方法，同时展望了数据挖掘技术在医学领域的应用前景。 关键词：数据挖掘；医学数据；神经网络；关联规则 summary of medical data mining wang ju-qin (department of computer technology, wuxi institute of technology, wuxi 214121, china) abstract: medical data mining is necessary for improving the management level of medical information, providing scientific decision-making for the diagnosis and treatment of disease, and promoting the development of medicine. this paper mainly introduces the characters of mining medical data, the application and methods used in medicine, and also the application prospect medical field is outlined. key words: data mining; medical data; neural network; association rules
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
数据挖掘技术在中医药现代化研究中的应用 吴立旗1童文新2徐凤芹3 摘要：信息技术的发展促进越来越多的传统中医药数据建成数据库，这无疑将会大大加快中医药现代化研究的进程。然而，随着数据量的激增，以及中医药数据特有的不完整性、表达形式多样化、数据的规范性较差等特点，传统的一些数据统计方式已比较难以有效的得出可靠结论。在解决复杂性、非线性问题方面，数据挖掘技术因其可从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识，所以将数据挖掘技术应用于中医药研究已经逐渐成为当前中医药科研领域的共识和一个新的热点。本文对当前数据挖掘在中医诊断、证候分析、方剂配伍以及中西医结合领域方面的一些应用进行了综述，认为寻找、开发出灵敏度、准确度均较高的适合中医药领域研究的数据挖掘算法至关重要，数据挖掘技术可望成为发展中医药现代化的重要工具。 传统的中医治疗是在辨证论治思维模式的指导下确立的理-法-方-药的治疗体系，是中医学的特色和精髓。然而，这种传统的中医辨证方法深受医师的经验、水平和学术流派等多方面因素的影响，致使中医的辨证论治主观性强、可重复性差，严重束缚了中医学的发展与推广。因此，如何将中医学从依赖于经验的不精确状态发展为定量的精确科学就成为中医现代化的一大挑战。 随着现代计算机技术的迅速发展，越来越多的中医药数据库被建立，数据量急剧增加，人们迫切希望能够采用新的技术对这些数据进行提炼，从中寻找有用的知识和规律，对中医的诊断、辨证、用药等方面进行规范化，从而促进中医药事业的发展与推广。面对中医药数据的不完整性、表达形式多样化、数据的规范性较差等特点，选择可以处理大量不完整的模糊数据的方法对中医药领域的数据进行分析显得至关重要。而数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊 1作者简介：吴立旗，女，北京中医药大学博士研究生在读 2作者简介：童文新，女，中国中医科学院西苑医院高干科副主任医师 3通讯作者：徐凤芹，女，中国中医科学院西苑医院，高干科主任医师，博士生导师 Email：xufengqin2000@y https://www.doczj.com/doc/3f9568911.html,
数据挖掘随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。数据挖掘已有较多成熟方法，并在医学大数据挖掘中取得了一定成果。数据挖掘是指从数据库中，提取隐含在其中的人们事先未知、潜在的有用的信息和知识的过程。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。 数据挖掘在医学大数据研究中已取得了较多成果，通过文献检索，总结了三方面的应用现状。 疾病早期预警医疗领域往往需要更精确的实时预警工具，而基于数据挖掘的疾病早期预警模型的建立，有助于提高疾病的早期诊断、预警和监护，同时，也有利于医疗机构采取预防和控制措施，减少疾病恶化及并发症的发生。 疾病早期预警，首先要收集与疾病相关的指标数据或危险因素，然后建立模型，从而发现隐含在数据之中的发病机制和病情之间的联系。Forkan等采集日常监测的心率、舒张压、收缩压、平均血压、呼吸率、血氧饱和度等生命体征数据，以J48决策树、随机森林树及序列最小优化算法等建立疾病预警模型，用于远程家庭监测，识别未曾诊断过的疾病发生，并将监测结果发送到医疗急救机构，实现生命体征大数据、病人及医疗机构的完整衔接，以降低突发疾病及死亡的发生率。 Easton等利用贝叶斯分类算法建立了中风后遗症死亡预测模型，认为中风后遗症死亡概率与中风发生后的时间长短成函数关系，有助于中风后遗症患者的后续监护。Tayefi等基于决策树算法建立了冠心病预测模型，该模型发现hs-CRP作为新的冠心病预测标志物，比传统的标志物（如FBG、LDL）更具特异性。 慢性病研究糖尿病、高血压、心血管疾病等慢性病正在影响着人们的健康，识别慢性病危险因素并建立预警模型有助于降低慢性疾病并发症的发生。Alagugowr等建立的心脏病预警系统，从心脏病大数据库中提取特征指标，通过K-means聚类算法识别出心脏病危险因素，又以Apriori算法挖掘高频危险因素与心脏病危险等级之间的关联规则。Ilayaraja等则以高频项集寻找心脏病危险因素并识别病人风险程度，该方法能够回避无意义项集的产生，从而解决了以往研究中项集数量多、所需存储空间大等问题。 CH Jen等对慢性疾病并发症风险识别的研究分三个步骤，首先，选择健康人群体检数据和慢性病患者相关疾病数据，以带有序列前项选择的线性判别分析来寻找相关疾病的特征变量;然后，以K-NN对特征变量进行分类处理;最后，将K-NN算法的分类结果应用于慢性疾病预警模型的建立。Aljumah等先后以回归分析和SVM用于预测和判断糖尿病不同治疗方式与不同年龄组之间的最佳匹配，为患者选择最佳治疗方式提供依据。 Perveen等对糖尿病的预测研究，采用患者人口学数据和临床指标数据，并分别用Adaboost集成算法、Bagging算法及决策树三种算法来建立预测模型，认为Adaboost集成算法的精确性更高。 辅助医学诊断医学数据不仅体量大，而且错综复杂、相互关联。对大量医学数据的分析，挖掘出有价值的诊断规则，将对疾病诊断提供参考。Yang等基于决策树算法和Apriori算法，对肺癌病理报告与临床信息之间的关联性进行了研究，为肺癌病理分期诊断提供依据，从而可回避诊断中需要手术方法获取病理组织。