1.简述医学科研方法的基本步骤 （1）科研选题：确定所要研究的题目是选题的起点 a．准备工作，文献的阅读 b．科研选题的原则：创新性，先进性，科学型，实用性，可行性 c．研究条件和优势。研究条件：人力、物力、财力 （2）科研设计：是对科学研究具体内容与方法的设计和计划安排，分为专业设计和统计设计。 专业设计：是运用专业理论技术知识来进行的设计，即从专业理论角度来选定具体的研究课题，提出假说，围绕检验假设制定技术路线和实验方案。主要解决科学研究的有用性和独创性，决定了科研成果的大小。专业设计的成功与否是科研成败的关键。 统计设计：控制误差、改善实验有效性、确定资料分析方法，同时保证展开设计的布局合理性和实验结论的可信性。 （3）实施方法：调查、实验、临床观察 （4）统计分析： A．以正确的方式收集资料 B．描述资料的统计特征 C．统计推断得出正确而结论 （5）总结归纳：需要注意根据已有的数据来推理，按照自己本次研究的范围下结论总结归纳的基本形式：学术论文。 2.医学科研的任务是什么 （1）发现医学中的未知事物和内在规律 （2）寻找医学中已知事物的未知规律 （3）探索生存环境对人类身心健康的联系 （4）开发医学的应用 3.请简要叙述医学科研设计中专业设计和统计学设计的基本内容 专业设计：是运用专业理论技术知识来进行的设计，即从专业理论角度来选定具体的研究课题，提出假说，围绕检验假设制订技术路线和实验方案。主要解决科学研究的有用性和独创性，决定了科研成果的大小。专业设计的正确与否是科研成败的决定因素。 统计设计：是运用统计学知识和方法来进行的设计。减少抽样误差和排除系统误差，保证样本的代表性和样本间的可比性，确保实验观察内容的合理安排，以便使研究结果进行高效率的统计分析，以最少的实验观察次数（例数）得出相对最优的结果和可靠的结论。主要解决科研的可重复性和经济性问题，是科研结果可靠性和经济性的保证。 4.简述医学科研中误差的种类和控制方法 答案一：按误差的来源，误差的性质和误差的可控性等划分，主要可分为抽样误差和非抽样误差两大类，非抽样误差分为系统误差和过失误差。 抽样误差的控制主要在设计阶段。为了减少抽样误差，必须注意：①力求使抽取的样本具有代表性②具有一定数量的调查对象③在抽样时必须随机化。 非抽样误差的控制： ①调查设计阶段： a在调查设计时，首先应正确确定目标总体。 b在调查计划时，应明确定义调查项目，尤其是可能引起混淆的那些调查项目。 c问卷设计时应紧扣调查目的，合理设置调查问题，在众多问题中精选最具代表性的问题，这也是保证调查质量的重要环节。 d根据调查对象的特点，选择恰当的调查方式，以保证调查质量。
从定义到应用，数据挖掘的一次权威定义之旅。 目录 什么是数据挖掘 (2) 数据挖掘简介 (2) 展现形式 (5) 数据挖掘涉及的领域 (7) 什么是数据仓库？ (7) 数据立方体与OLAP (8) 数据挖掘解决的四大类问题 (10) CRISP-DM (18) 总结 (20)
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘简介 数据挖掘说的直白些就是在海量的数据中找到有价值的数据，为企业经营决策提供依据。 价值包括以下几类： 1、相关性 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分
析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。用于确定数据之间的变化情况，即其中一个属性或几个属性变化的是否会对其它属性造成影响，影响有多大。 下图就是相关性的示例： 2、趋势 是指将实际达到的结果，与不同时期财务报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定财务状况，经营成果和现金流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。可以通过拆线
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
用M A T L A B实现数据挖掘的一种算法
一、数据挖掘的目的 数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。 二、数据挖掘算法说明 确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的挖掘算法。由于条件属性在各样本的分布特性和所反映的主观特性的不同, 每一个样本对应于真实情况的局部映射。建立了粗糙集理论中样本知识与信息之间的对应表示关系, 给出了由属性约简求约简决策表的方法。基于后离散化策略处理连续属性, 实现离散效率和信息损失之间的动态折衷。提出相对值条件互信息的概念衡量单一样本中各条件属性的相关性, 可以充分利用现有数据处理不完备信息系统。 本次数据挖掘的方法是两种，一是找到若干条特殊样本，而是找出若干条特殊条件属性。最后利用这些样本和属性找出关联规则。（第四部分详细讲解样本和属性的选择） 三数据预处理过程 数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换(如把连续值数据转换为离散型数据，以便于符号归纳，或是把离散型数据转换为连续)。 本文使用的数据来源是名为“CardiologyCategorical”的excel文件中的“源数据”。该数据表共303行，14个属性。即共有303个样本。将该数据表的前200行设为训练样本，剩下后的103行作为测试样本，用基于粗糙集理论的属性约简的方法生成相应的规则，再利用测试样本对这些规则进行测试。 首先对源数据进行预处理，主要包括字符型数据的转化和数据的归一化。 数据预处理的第一步是整理源数据，为了便于matlab读取数据，把非数字数据转换为离散型数字数据。生成lisanhua.xsl文件。这一部分直接在excel工作表中直接进行。 步骤如下： 将属性“sex”中的“Male”用“1”表示，“Female”用“2”表示；
数据挖掘的10大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 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； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在 构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm
医学科研实验方法 学习目标 ?通过课堂讲授、实例讨论和实用训练，了解医学科研的基本容、基本方法、创新思维的基本形式和科学与人文的关系； ?熟悉文献检索和误差分析的基本要求、实验动物的基本概念、医学科研论文写作的基本格式、科学研究需要遵守的道德规； ?掌握医学科研的基本逻辑思维方式，实验研究的基本要素，实验设计的基本原则和方法等容。 医学科研概论 ?医学科研是什么 ?医学科研的发展 ?医学科研的特点及类型 ?医学科研的基本步骤 ?医学科研的选题 ?观察 ?医学科研道德 科研是什么 运用科学的方法，探索未知的现象，揭示客观规律，创造新理论、新技术、开辟新应用领域的智力性劳动。 物格而后知至，知至而后意诚，意诚而后心正，心正而后身修，身修而后家齐，家齐而后国治，国治而后天下平。 ———《礼记·大学》 格物致知真正的意义有两个方面：第一，寻求真理的唯一途径是对事物客观的探索；第二，探索的过程不是消极的袖手旁观，而是有想象力的有计划的探索。——《应有格物致知精神》丁肇中 在今天，王阳明的思想还在继续地支配着一些中国读书人的头脑。因为这个文化背景，中国学生大都偏向于理论而轻视实验，偏向于抽象的思维而不愿动手。中国学生往往念功课成绩很好，考试都得近一百分，但是面临着需要主意的研究工作时，就常常不知所措了。 我觉得真正的格物致知精神，不但在研究学术中不可缺少，而且在应付今天的世界环境中也是不可少的。在今天一般的教育里，我们需要培养实验的精神。就是说，不管研究自然科学，研究人文科学，或者在个人行动上，我们都要保留一个怀疑求真的态度，要靠实践来发现事物的真相科学进展的历史告诉我们，新的知识只能通过实地实验而得到，不是由自我检讨或哲理的清谈就可求到的。 实验的过程不是消极的观察，而是积极的、有计划的探测。比如，我们要知道竹子的性质，就要特别栽种竹子，以研究它生长的过程，要把叶子切下来拿到显微镜下去观察，绝不是袖手旁观就可以得到知识的。 实验的过程不是毫无选择的测量，它需要有小心具体的计划。特别重要的，是要有一个适当的目标，以作为整个探索过程的向导。至于这目标怎样选定，就要
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：
中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014 信息技术推广 -115- 概述 近些年来，信息技术快速发展，现代计算机信息应用 技术在医疗领域发挥了前所未有的作用，大型医院都已经建立了医院信息系统（Hospital Information System，HIS）随着HIS 的广泛使用，数据库中的医院信息不断累积增加。海量数据急剧增加，往往不能得到有效的应用；若没有办法深入理解数据库里面的信息，则将会失去医院信息的价值。所以，当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题之一就是如何充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院服务质量、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据。 随着各医院的HIS 大范围使用运行之后，其HIS 数据库中存储的数据不断增加，数据库中历史数据日益增多。在这种背景情况下，把数据挖掘技术和数据可视化技术应用到处理医院医疗数据上是一个大趋势。数据挖掘技术对部分医疗数据进行了处理，但所得结果不便于理解因而无法为专业人员提供更好支持，而针对传统数据挖掘技术所得到的各种模式能够提供集成统一的接口及多种形式、多种角度、多种维度的直观的可视化展现方式，可以为专业人员提供更强有力的支持。 国内外研究现状国外研究现状 早在2002年IBM 华生研究中心对以色列的耶路撒冷和哈达萨医院的病人病例，开发了Opal 工具包，对大量的骨髓移植数据进行了可视化显示，这是一个在生物信息学领域的信息可视化技术方面的很好的实用性实例。Brant Chee 等人相继于2008年和2009年提出了健康信息药物治疗方案的可视化和医疗卫生信息的社会可视化。进而实现了信息可视化在医疗领域的应用，并从中发现药物和社会团体之间的关联关系和环境对人的健康状况的影响。美国卡内基梅隆大学的Christopher 等人于2009年提出基于初级保健糖尿病风险的分类和评估的可视化方法。本研究与医学证据、统计降维技术和信息可视化相结合建立一个框架，从而开发信息可视化分类器用于糖尿病风险的评估患者群中。日本岛根大学的Shusaku Tsumoto 等人于2011年。他们提出了包括决策树、聚类分析、MDS 和三维数据挖掘的时空数据挖掘过程。结果表明，大量存储数据的复用为基于医院临床行为的分类表征时间趋势提供有力的工具。葡萄牙的Pedro Pereira Rodrigues 做了预测基于虚拟病人记录的访问日志的生存分析的医院临床报告的可视化的研究。马来西亚的Muhammad Sheraz Arshad Maik 等人从医生的视角研究了电子病历可视化系统在公立医院的使用，用抽象有效的病人数据直观显示， 以获取有效信息进而改善病人的护理。美国NeuroMedical 和Vysis 公司利用数据挖掘可视化技术，通过对其趋势分析进行药物筛选，为药品的研发进行蛋白质的分析，对药物副作用进行了探索，发现了药物间的副作用。Marinovm 等人提出通过数据挖掘可视化技术对糖尿病及并发症流行病学进行了研究。 国内研究现状 在国内，对于医院信息数据挖掘及数据可视化的发展相对较晚。北京大学袁晓如教授带领的北大可视化研究小组在图可视化、轨迹可视化，微博可视化等领域开展了相关的研究工作。浙江大学在医院信息系统的数据挖掘技术、可视化领域开展了相关的研究工作。清华大学的唐泽圣教授是国内较早进行可视化研究的学者之一，其研究领域涵盖了医学、地质学和气象学可视化分析。中科院软件所的田捷教授等在医学可视化领域取得了一些研究成果。浙江大学、北京大学也建立了可视化的国家重点实验室，并在可视化方面做了很多的工作。近几年我国对HIS 进行数据挖掘的研究相对国外较少，我们在银行、移动通信、证券、联通、保险、电信等相关行业虽然已经成功的应用数据挖掘技术，可是当前在HIS 中的应用还处于初始阶段。据报道对HIS 所产生的数据进行挖掘研究的机构，目前在国内有北京协和医院信息中心、解放军福州总医院信息中心等。 数据挖掘概述 数据挖掘及其在医疗研究中的应用 数据挖掘是在1989年提出来的，也称为数据库中的知识发现。挖掘的过程一般由确定挖掘的对象、数据准备、模型建立、数据挖掘、结果分析表述、挖掘应用等阶段组成。 当前的医疗机构的数字化增大了医院数据库医疗数据数量。在疾病的诊断、治疗和医疗研究方面都，这些宝贵的医疗信息提现的非常有价值。因此，怎样自动提升和处理医疗数据库，进而提供全局的、精准的保健措施和诊断决策，已经成为提高医院服务质量和促进医院长远发展而必须解决的新问题。医疗数据挖掘就在这种背景下应运而生。 数据挖掘应用于医疗方面被提出来之后，生物医疗工程领域就将这一领域应用到其中，并取得了相当大的成果。从指定医疗数据中找到医疗模式类是这项技术的主要功能。在文献中指出，在生物工程领域主要有两类典型的研究方向：描述生理规律或现象；预测和诊断疾病发作。可以发现医疗知识模式主要有：孤立点分析、聚类分析、概念/类别描述、关联分析、演变分析、分类和预测等。 所挖掘知识的类型 数据挖掘所挖掘的知识大致有几种：事物各方面的特 DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2014.22.043 医院信息数据挖掘及数据可视化 齐晨虹?高生鹏 兰州交通大学电子与信息工程学院齐晨虹(1989-)，女，河南商丘市人，硕士研究生，主要研究方向为医疗数据挖掘及可视化方向。 齐晨虹
医学科研方法学 第一章 概论 研究(research 是有计划和有目的的探索和创造的过程。 一、 科学研究的概念：运用科学的方法，探索未知的现象，揭示客观规律，创造 新理论、新技术、开辟知识新应用领域的智力性劳动。 联合国教科文组织界定的 科技活动包括研究与试验性发展活动( R&D )、科技教育与培训活动 (STET)、 科学技术服务活动(STS)。在我国科研工作一般特指R&D 。科研活动的主要特征 有： 1．探索性与创新性：这是科研工作区别于一般劳动性工作之所在。探索的目的 在于获得新的认识、发现新的事实、阐明新的规律、建立新的理论、发明新的技 术、研制新材料、新产品，探索是手段，创新是目的。 2．继承性和积累性：科学研究工作必须建立在科学的方法和知识的基础上，而 这些方法和知识是人们通过大量的科学研究所积累发展形成的， 我们利用了这些 方法和知识， 就体现了科学研究的继承性， 同时我们在科学研究中的创新， 也为 科学的发展积累了知识。 科学研究首先是收集和积累相关信息， 对他人的研究工 作、思路、方法进行分析、评价，提出自己的研究目标、任务和方案。 二、 医学科学研究的特征 医学科学研究具有一般自然科学研究的特征， 还具有研究对象的特殊性和研究工 作的复杂性。 医学研究的三个层次：①群体水平；②器官组织水平；③细胞分子水平。 医学研究的对象：①人，包括正常人和病人；②离体组织细胞；③动物。 医学研究的方法：①观察法；②实验法；③理论法。 医学研究的场所：①社区；②医院；③实验室。 医学研究的三个基本环节：①设计；②衡量；③评价。 、医学研究的基本过程 选题 设计 实施 分析 报告 1． 2． 3． 4． 5． 1． 2． 3． 4． 5． 四、医学研究的分类 1． 按照科技活动类型分 ① 基础研究：增加知识、探索未知、解决理论问题。基础医学主要研究的内容。 产生社会效益。 ② 应用研究： 利用基础理论针对某一问题提出解决的方案和方法。 预防医学和临 床医学主要研究的内容。产生社会效益为主。 ③ 开发性研究：研制新产品、新技术，产生经济效益。 2． 按照研究方法分 ① 观察性研究：描述性研究、分析性研究。 ② 试验性研究：动物试验、临床试验、社区干预试验。
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 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； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个
1: 单选题 (1分) 正确答案:E 2: 单选题 (1分) 从自然发生的现象中索取事实资料的科研方法是 A: 观察法 B: 实验法 C: 模型法 D: 归纳法 E: 演绎法 正确答案:A 3: 单选题 (1分) 单纯随机抽样中估计总体均数所需样本例数n时至少需要确定 A: 允许误差，总体标准差σ，第二类错误概率β B: 第一类错误概率α，总体标准差σ，总体均数μ C: 允许误差，总体标准差σ，第一类错误概率α D: 允许误差，总体标准差σ，总体均数μ E: 标准差S，均数，允许误差，第一类错误概率α 正确答案:E 4: 单选题 (1分) 对于同一个实验,随机区组设计优于完全随机设计,是因为随机区组设计A: 简单易行 B: 降低了随机误差 C: 控制了重要非处理因素的影响 D: 可以分析两因素间的交互作用 E: 使样本含量增加 正确答案:C 5: 单选题 (1分) 关于随机区组设计的说法,下列选项错误的是 A: 也叫配伍组设计 B: 实际上是配对设计的扩大 C: 每一区组内的例数和处理数相等 D: 各处理组的样本例数可以不等
E: 各处理组的样本例数相等 正确答案:D 6: 单选题 (1分) 将两个或多个处理因素的各水平进行组合,对各种可能的组合都进行实验,该实验设计类型是 A: 随机区组设计 B: 完全随机设计 C: 析因设计 D: 配对设计 E: 交叉设计 正确答案:C 7: 单选题 (1分) 两小样本均数比较采用t 检验应满足的要求是 A: 方差齐性 B: 正态性 C: 独立性 D: 平行性 E: A，B和C 正确答案:E 8: 单选题 (1分) 两样本均数比较,差别有统计学意义时,P值越小,说明 A: 两样本均数差别越大 B: 两总体均数差别越大 C: 越有理由认为两样本均数不同 D: 越有理由认为两总体均数不同 E: 第I类错误的概率越小 正确答案:D 9: 单选题 (1分) 某次研究进行随机抽样,测量得到该市120名健康成年男子的血红蛋白,则本次研究总体为: A: 所有成年男子 B: 该市所有成年男子 C: 该市所有健康成年男子
医学数据挖掘研究 陈彬玫① ①成都市郫县中医医院，610225 摘要当今医疗数据海量增长，利用数据挖掘找出对各类医疗决策有价值的知识迫在眉睫。本文介绍了大数据时代背景下医学数据的内容和特点，并研究了数据仓库构建医疗信息化知识平台的动力、关键技术，最后总结了医学数据挖掘挑战。 关键词医学数据；数据挖掘；数据仓库； 1 引言 以计算机技术为核心的信息与通信技术凭借互联网的飞速发展，大大地促进了医疗卫生行业各个应用领域和行业的发展，形成了包括医院信息系统、公共卫生信息系统、远程医疗、家庭护理和区域协同医疗等数百亿的医疗卫生ＩＣＴ产业，并得到了学术界和工业界的广泛重视。医疗信息化的发展，也促进了医疗数据的爆炸性增长。 但是，医疗信息化也面临很多问题。在资源利用方面，大病小病都找三甲医院，优质医疗资源紧张，医生的经验与精力也有限，没有充分发挥医生的价值。在医患信息交流方面，信息缺乏，信息不对称。民众医学健康、预防、康复知识匮乏，信息化建设的过程中也缺乏病人的主动参与。对于医疗行业本身，患者个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见，关系复杂，很难标准化、自动化。在医学认知方面，新的疾病不断产生和变化，医疗发展水平还有未知领域。 人的健康是开展医疗信息化的最终目的，也是国家投入巨资推动医疗信息化的出发点和落脚点。目前，区域医疗信息化是投资的重点，其主要内容是以电子病历和电子档案为基础的数据集成和共享。在这些信息系统的基础上，医疗服务将从传统经验分析和临床试验发展到从海量医疗健康数据中挖掘医疗知识，利用信息化技术创造优质的医疗服务惠及广大民众。 2 医学数据挖掘的研究动力 2.1 伦理需求身体健康是人类社会的本质需求。因此，医疗信息化的根本使命是保证人们身体健康，满足个性化医疗服务，最大限度保证公民的医疗质量和医疗安全。通过信息化建设和数据挖掘平台的建设，可以促进现代医疗模式的应用，大大扩展了医疗服务的活动范围。进而使得社会获得巨大的信息化红利，提高人们的生活水平和生活质量。 2.2 经济效益医疗行业是继电信行业之后最有可能深入广泛开展数据挖掘并从中获得实际效益的行业之一。医疗行业是具有大量现金流的行业，完全有能力通过开展数据挖掘。作为根本的民生举措，国家也在持续加大投入。计世资讯《2013年中国医卫行业信息化建设与IT应用趋势研究报告》的研究结果显示，2012年中国医卫行业IT投入达185.6亿元，较2011年同比增长22.6%；2013年医卫行业信息化建设投入将继续保持理性状态，呈现平稳增长趋势。2013年中国医卫行业的IT投资规模约为225.5亿元人民币，较2012年同比增长21.5%。如下图所示。
软件工程数据挖掘存在的挑战与解决方案 软件工程数据挖掘工作的最后阶段是将获取的挖掘信息呈现给 所需用，下面是搜集的一篇关于软件工程数据挖掘问题探究的论文范文，欢迎阅读借鉴。 1引言(Introduction) 数据挖掘技术既是在海量的数据当中将需求信息挖掘出来的过 程[1].软件工程数据挖掘则是数据挖掘技术在软件工程领域的重要 应用[2].软件工程数据挖掘技术可以有效地提高软件的开发效率，增强软件的稳定性以及可用性，随着软件工程数据挖掘技术的不断提升，其应用范围更加的广泛[3].因此，对其的研究工作不仅具有重要的学术价值，更具有重大的实际应用价值。本文重点探索软件工程数据挖掘技术面临的挑战以及将来的发展趋势。 2软件工程数据挖掘(Softwareengineeringdatamining) (1)软件工程数据挖掘的必要性 软件工程数据主要是指在软件开发阶段积累的相关数据，其中 包括软件的可行性分析以及需求分析文本，软件的注释或者代码等等。这些信息是软件开发者获取软件相关数据的唯一。随着软件研发技术以及规模的不断提升，其中包括的软件工程数据也是成指数性增长。例如：Linux操作系统软件，其仅代码一项就超过了500万行。这在无形中增加了软件开发者获取软件相关数据的难度。因此，借助于数据挖掘技术的软件工程信息搜索技术是十分必要的。 (2)软件工程数据挖掘任务及其过程
一般来讲，软件工程的数据挖掘工作主要包括： a.软件数据的预处理。这一过程主要是将未曾加工的数据变为便于挖掘出来的形式。其主要涉及到不同以及格式数据的融合，进而转化成为统一格式的数据。选取数据挖掘任务有关的数据记录，并对数据中的噪音以及重复值进行清理。目前，数据挖掘的预处理技术主要采用的是LSA、PLSA、LDA等。 b.数据挖掘。这一过程主要是要将海量数据中能够反映出软件本质或者规律的信息搜取出来。其中运用了大量的算法。输入的是结构规整的数据，而将关联、分类等信息模式进行输出，这些信息模式与挖掘任务有关。 c.结果评估。这一过程的目的就是要是用户获得有用的信息。主要包括提出信息质量不高的部分结果数据，以及将计算机处理以及理解的信息模式转换成为用户能够理解的信息模式，并传递给用户。 2软件工程数据挖掘存在的挑战(Challengeofsoftwareengineeringdatamining) (1)软件工程数据复杂度高 (2)分析方法并非传统模式 软件工程数据挖掘工作的最后阶段是将获取的挖掘信息呈现给所需用户。在传统的数据挖掘应用过程中，例如：银行或者电子商务，都是将其转化为文字或者图表的形式。但是，软件开发者所需的信息并没有如此简单。其囊括了编程模板、缺陷定位等客户信息。因此，这对数据挖掘技术提出了更高要求。
医学科研方法复习题及 参考答案 集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
《医学科研方法》复习题及参考答案一、名词解释 1预调查：在正式进行某项调查设计前，先在一个较小的范围内实施调查研究，了解相关样本信息，以便于对调查设计反馈评估，使该项调查设计在实施时能获得预期的效果。 2RCT：即随机对照试验，指将合格的受试对象，按严格的随机化方法进行分组，使每个受试对象都有相同的概率（机会）进入实验组和对照组。 3单盲：即在临床试验中研究者知道病人的分组情况，而受试对象不知道自己是在实验组还是在对照组。 4双盲：即在临床试验中研究观察者和受试对象都不知道试验分组情况，而是由研究设计者来安排和控制全部试验。 二、简答或填空题 1实验设计的三要素 （一）处理因素：指研究者根据研究目的确定的，通过合理安排实验，从而科学地考察其作用大小的因素，例如药物的种类、剂量、浓度、作 用时间等； （二）受试对象：医学研究的受试对象有人和动物，受试对象根据研究目的而定。 （三）实验效应：一般是通过某些观察指标，定量或定性地反映实验效应。 2实验研究的原则
（一）对照原则：在确定接受处理因素的实验组时，应同时设立对照组。 因为只有正确地设立了对照，才能平衡非处理因素对实验结果的影响，从而把处理因素的效应充分地暴露出来。这是控制各种混杂因素的基本措施。 （二）随机原则：所谓随机化，就是每一个受试对象都有同等的机会被分配到任何一个组中去，分组的结果不受人为因素的干扰和影响。实验设计中必须遵循随机化原则，这是保证实验中非处理因素均衡一致的重要手段。 （三）重复原则：所谓重复，就是实验要有足够的样本含量。重复是消除非处理因素影响的又一重要手段。 3随机分组的方法 随机化的目的在于减少样本偏性和避免研究者主观因素的影响，使样本具有较好的代表性。 （一）完全随机分组：直接对实验单位分组，且分组后不要求各组倒数相同； （二）区组随机排列：指每个区组内的处理顺序要随机排列； （三）分段随机分组：是利用随机数生成若干数目相同的随机排列序列，再根据序列号进行分组。 4科研选题的基本程序 （一）初始意念或提出问题 （二）查阅文献，形成假说通过查阅文献可以做到 1为提出的问题建立假说? 2为验证假说提供主要的搜集资料方法
浙江大学算法研究实验报告 数据挖掘 题目：K-means
目录 一、实验内容 (5) 二、实验目的 (7) 三、实验方法 (7) 3.1软、硬件环境说明 (7) 3.2实验数据说明 (7) 图3-1 (7) 3.3实验参数说明/软件正确性测试 (7) 四、算法描述 (9) 图4-1 (10) 五、算法实现 (11) 5.1主要数据结构描述 (11) 图5-1 (11) 5.2核心代码与关键技术说明 (11) 5.3算法流程图 (14) 六、实验结果 (15) 6.1实验结果说明 (15) 6.2实验结果比较 (21) 七、总结 (23)
一、 实验内容 实现K-means 算法，其中该算法介绍如下： k-means 算法是根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法。 输入：聚类个数k ，以及包含n 个数据对象的数据。 输出：满足方差最小标准的k 个聚类。 处理流程： Step 1. 从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 3. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） Step 4. 循环Step 2到Step 3直到每个聚类不再发生变化为止； k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下： 21∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 重点要求：用于聚类的测试级不能仅为单独的一类属性，至少有两种属性值参与聚类。
《医学科研方法学》 一、单选题（共 20 道试题，共 20 分。） V 1. 抽样研究中，标准误越大，越大的指标是E A. 系统误差 B. 样本含量 C. I型错误 D. 把握度 E. 抽样误差 满分：1 分 2. 统计上所说的样本是指D A. 按照研究者要求抽取总体中有意义的部分 B. 随意抽取总体中任意部分 C. 有意识的抽取总体中有典型部分 D. 按照随机原则抽取总体中有代表性部分 E. 总体中的每一个个体 满分：1 分 3. 某次研究进行随机抽样，测量得到该市120名健康成年男子的血红蛋白，则本次研究总体为： C A. 所有成年男子 B. 该市所有成年男子 C. 该市所有健康成年男子 D. 120名该市成年男子 E. 120名该市健康成年男子 满分：1 分 4. 每份调查表可调查多个观察单位，称为B A. 简单表 B. 一览表 C. 组合表 D. 单一表或卡片 E. 调查表 满分：1 分 5. 其他条件相同的情况下，抽样误差最大的是C A. 单纯随机抽样 B. 分层随机抽样
C. 整群抽样 D. 无法确定 E. 以上都不对 满分：1 分 6. 正态分布曲线下，横轴上从均数到的面积为B A. 95% B. 45% C. 90% D. 不能确定 E. 1 满分：1 分 7. 实验设计的三个基本要素是D A. 受试对象、实验效应、观察指标 B. 随机化、重复、设置对照 C. 齐同对比、均衡性、随机化 D. 处理因素、受试对象、实验效应 E. 实验场所、研究人员、受试对象 满分：1 分 8. 欲了解目标人群的疾病或健康状况在时间、地区和人群中的分布特征最适宜的流行病学研究方法是B A. 流行病学数学模型 B. 抽样调查 C. 现场试验 D. 队列研究 E. 普查 满分：1 分 9. 为研究新药“胃丹灵”治疗胃病（胃炎、胃溃疡）疗效，在某医院选择40例胃炎和胃溃疡患者，随机分成实验组和对照组，实验组用胃丹灵治疗，对照组用公认有效的“胃苏冲剂”。这种对照属于D A. 实验对照 B. 空白对照 C. 安慰剂对照 D. 标准对照 E. 自身对照 满分：1 分 10. 健康男子收缩压的正常值范围一般指B