大数据常用的算法

数据挖掘常　用算法反其茌医学大数据研究中的应用　

孙雪松①王晓丽　

摘要　医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理　提供了极大便利。数据挖掘也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。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医　学数据中提取有价值信息，加速医学成果转化，为医疗行业开拓一个新的时代。介绍了医学数据挖掘中常用算法及其在医　学大数据中的研究成果，以期为今后医学大数据的挖掘利用提供参考。　关键词数据挖掘　医学大数据　综述　

Ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３—７５７１．２０１８．０３．００３　【中图分类号】Ｒ３１９　［文献标识码】Ａ　

Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｎｄ　Ｉｔｓ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｂｉｇ　Ｄａｔａ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ／ＳＵＮ　Ｘｕｅ—ｓｏｎｇ，ＷＡＮＧ　Ｘｉａｏ—ｌｉ／／Ｃｈｉｎａ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ．一２０１８　１３（３）：０９　ｔｏ　１２　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｈｏｓｐｉｔａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｌｏｕｄ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｂｉｇ　ｄａｔａ，Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ　ａｎｄ　ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｉｎｔｅＨｉｇｅｎｃｅ　ｉｎ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｆｉｅｌｄ　ｈａｖｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｄ　ｇｒｅａｔ　ｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｓｔｏｒａｇｅ　ａｎｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｄａｔａ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｈａｓ　ｂｅｅｎ　ｗｉｄｅｌｙ　ｕｓｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｗｈｉｃｈ　ｈａｓ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｂｒｏａｄｅｎｅｄ　ｔｈｅ　ｂｒｅａｄｔｈ　ａｎｄ　ｄｅｐｔｈ　ｏｆ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ，ａ　ｌａｒｇｅ　ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｄａｔａ　ｈａｖｅ　ｂｅｅｎ　ｓｔｏｒｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｈｏｓｐｉｔａｌ　ｄａｔａｂａｓｅ．Ｔｈｅ　ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ａｎｄ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｃａｎ　ｐｒｏｖｉｄｅ　ｈｅｌｐ　ｆｏｒ　ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｈｕｇｅ　ａｎｄ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｂｉｇ　ｄａｔａ，ｗｈｉｃｈ　ｗｉｌｌ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｅ　ｔｈｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃａｌ　ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ　ａｎｄ　ｅｘｐｌｏｒｅ　ａ　ｎｅｗ　ｅｒａ　ｆｏｒ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｔｈｅ　ｃｏｍｍｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｒｅｓｕｌｔｓ，ＳＯ　ａｓ　ｔｏ　ｐｒｏｖｉｄｅ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ　ｆｏｒ　ｆｕｔｕｒｅ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ，ｍｅｄｉｃａｌ　ｂｉｇ　ｄａｔａ，ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ　ｒｅｖｉｅｗ　Ｆｕｎｄ　ｐｒｏｊｅｃｔ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｅａｒｌｙ　Ｗａｒｎｉｎｇ　ｏｆ　Ｐａｔｉｅｎｔ　Ｃａｒｅ　Ｒｉｓｋｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ（Ｎｏ．ＰＷ２０１７Ａ一２）；Ｌｅａｄｉｎｇ　Ｓｕｂｊｅｃｔ　Ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍ　ｏｆｔｈｅ　Ｈｅａｌｔｈ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｉｎ　Ｐｕｄｏｎｇ　Ｎｅｗ　Ａｒｅａ（Ｎｏ　ＰＷＲｄ２０１４—１２）　Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　ａｕｔｈｏｒ　Ｓｈａｎｇｈａｉ　Ｐｕｄｏｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｆｏｒ　Ｈｅａｌｔｈ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ（Ｈｅａｌｔｈ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｃｅｎｔｅｒ　ｏｆ　Ｐｕｄｏｎｇ　Ｎｅｗ　Ａｒｅａ），　Ｓｈａｎｇｈａｉ　２００２３３，Ｐ．Ｒ．Ｃ．　

常用的大数据结构与算法

在学习了解这些数据结构和算法之前，引用一位前辈的话：

“我们不需要你能不参考任何资料，实现红黑树；我们需要的是你能在实践当中，选择恰当的数据结构完成程序开发；在必要的时候，能在已有的数据结构基础上进行适当改进，满足工程需要。但要做到这一点，你需要掌握基础的算法和数据结构，你需要理解并应用一些高级数据结构和算法的思想。因此，在程序员这条道路上，你要想走得更远，你需要活用各种数据结构，你需要吸收知名算法的一些思想，而不是死记硬背算法本身。”

那么，工程实践当中，最常用的算法和数据结构有哪些？

以下是Google工程师Arjun Nayini在Quora给出的答案，得到了绝大多数人的赞同。

最常用的算法

1.图搜索算法(BFS,DFS)

2.排序算法

3.通用的动态规划算法

4.匹配算法和网络流算法

5.正则表达式和字符串匹配算法

最常用的数据结构

1.图，尤其是树结构特别重要

2.Maps结构

3.Heap结构

4.Stacks/Queues结构

5.Tries树

其他一些相对比较常用的数据算法还有：贪心算法、Prim’s / Kruskal’s算法、Dijkstra’s最短路径算法等等。

怎么样才能活用各种数据结构？

你能很清楚的知道什么时候用hash表，什么时候用堆或者红黑色？在什么应用场景下，能用红黑色来代替hash表么？要做到这些，你需要理解红黑树、堆、hash表各有什么特性，彼此优缺点等，否则你不可能知道什么时候该用什么数据结构。

常言道：

程序=算法＋数据结构

程序≈数据结构

小编希望这些算法的掌握能够帮助大家拓宽握数据结构和算法的视野，提高算法设计和动手编程的能力。

X

大数据常用的算法

一、概述

在大数据时代，随着数据量的快速增长，人们需要更高效、准确地处理和分析海量数据。大数据算法是指为了解决大数据量、高维度、高速度的数据处理和分析问题而设计的算法。本文将介绍几种常用的大数据算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则算法和推荐算法。

二、聚类算法

1. K-means算法

K-means算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个不同的簇，每一个簇中的数据点与该簇的质心最为相似。K-means算法的步骤如下：

a. 随机选择K个初始质心。

b. 将每一个数据点分配到最近的质心。

c. 更新质心位置，计算每一个簇的平均值。

d. 重复步骤b和c，直到质心再也不改变或者达到最大迭代次数。

2. DBSCAN算法

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点。DBSCAN算法的步骤如下：

a. 随机选择一个未访问的数据点。

b. 如果该点的邻域内有足够数量的数据点，则形成一个新的簇，将该点及其邻域内的点加入簇中。

c. 重复步骤b，直到所有数据点都被访问。 三、分类算法

1. 决策树算法

决策树算法是一种常用的分类算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类。决策树算法的步骤如下：

a. 选择一个属性作为根节点。

b. 根据该属性的取值将数据集划分为不同的子集。

c. 对每一个子集递归地应用步骤a和b，直到满足住手条件。

d. 为每一个叶节点分配一个类别。

2. 支持向量机算法

支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它通过找到一个最优超平面来将数据点分开。支持向量机算法的步骤如下：

a. 将数据映射到高维空间。

b. 在高维空间中找到一个最优超平面，使得两个类别的数据点距离超平面最远。

c. 根据超平面将数据点分为不同的类别。

四、关联规则算法

1. Apriori算法

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过计算频繁项集和关联规则来发现数据集中的关联关系。Apriori算法的步骤如下：

聚类算法在大数据处理中的应用研究

随着互联网时代的到来，数据的产生和积累速度呈现爆发式增长。这些数据包含了海量的信息，如何有效地处理和利用这些数据成为了人们关注和研究的热点问题。在这个背景下，聚类算法作为一种数据挖掘技术，使用广泛，并在大数据处理中扮演了不可替代的角色。本文将探讨聚类算法在大数据处理中的应用研究。

一、聚类算法概述

聚类算法是将数据样本分成若干个不同的类别的一种方法，通过此方法可以将数据分成相似的组别，以便于后续的分析和处理。

聚类算法按照不同的分类标准可以分为很多种类，常见的聚类算法有K-Means算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过最小化数据点与质心之间的距离来实现聚类。层次聚类算法则是将数据样本看成一个个簇，通过一些距离的度量方法建立起这些数据样本之间的关系，最后将这些数据样本聚成几个大类。密度聚类算法则是依据密度连接原则对数据样本进行聚类，并根据密度值构建聚类簇。

二、聚类算法在大数据处理中的应用

随着现代社会科技和网络技术的发展，数据已经成为一个核心资源，许多应用场景都需要处理海量数据，这时候聚类算法的应用显得尤为重要。 聚类算法在大数据处理中的应用非常广泛，主要体现在以下几个方面：

1. 数据挖掘

在大数据处理中，数据挖掘是必不可少的环节，聚类算法作为一种数据挖掘技术，可以快速帮助人们对数据进行分类和整理。举个例子，当我们有大量的电商数据需要分析时，利用聚类算法可以将用户行为和偏好分成不同的类别，以便更好地为用户提供个性化的服务。

2. 物联网

随着物联网的普及和发展，许多传感器和设备产生的数据量巨大，如何处理这些数据，提取有效信息成为了一种挑战。聚类算法可以对传感器所产生的数据进行分类，提高数据的利用率，并为后续的数据分析提供帮助。

3. 生物信息学

聚类算法在生物信息学领域也发挥了重要的作用。以基因芯片数据分析为例，一次实验可能产生40000~50000个基因表达数据，利用聚类算法可以将这些数据分成不同的类别，使分析工作更加高效、准确。