医药数据挖掘概论章节测试

山西省中医药研究院

医药数据挖掘

Data mining in medicine

季海霞1

山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

山西省中医药研究院

医药数据挖掘

Data mining in medicine

季海霞1

山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

基于网格的中医药数据挖掘的研究

基于网格的中医药数据挖掘的研究 《时珍国医国药》2010年4期

（http://journal.shouxi.net/html/qikan/zgyx/szgygy/20104214/q t/20100621101920436_531610.html）

孙艳秋，史 锐，刘建平 (辽宁中医药大学信息工程学院，辽宁 沈阳 110032)

【摘要】 建立在网格基础上的数据挖掘结合了网格技术的优点，能够对Internet上广域分布的海量信息进行高效的处理、分析和挖掘。文章分析了网格与数据挖掘的特点，并将基于网格的数据挖掘技术引入到中医药领域，为中医药的发展开辟了一条新途径。 【关键词】 网格; 数据挖掘; 中医药信息化

随着lnternet的普及和计算机软、硬件技术的发展，以及国家对中医药产业的重视，中医药信息化建设取得初步成效，相继建成了中医药文献数据库、临床医学数据库、中药方剂数据库等一批中医药数据库。随着中医药数据库的建立和发展，数据急剧增加，可是目前用于对这些数据进行分析处理的工具却不是很多。为了获取隐藏在这些数据之后的更重要的信息采用了数据挖掘。通过数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的

单选题

1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)

A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链

6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述

C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)

A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值

12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 5

数据挖掘现状简介

数据挖掘：中国互联网未来的十年——专访党书国 [ 卷首 ]

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门户解决了web0.5时代的信息匮乏；Google解决了web1.0时代的信息泛滥；Fackbook解决了web2.0时代的社交需求；未来是谁的十年？展望web3.0时代，当高效的社交网络趋于信息量爆炸，我们庞大的社交关系也需要一个"Google"来处理，那就是下一个十年，数据挖掘的十年，网络智能的十年。

数据挖掘：互联网阶段性产物

数据挖掘之所以在近几年颇受关注与互联网发展的阶段有关。随着网页的增多，用户量达到一定规模，就产生了大量用户和网页应用交互的行为，这些数据实际上非常有意义。互联网也因此形成了两条主线结构。一种是以信息为对象的，还有一种是以人为对象。但是人与信息之间不是割裂的，而是时时刻刻交织在一起，而且信息是通过人流动的，人也在流动的信息中构建新的关系，这催生了如Facebook这样类型的网站。数据挖掘被频频提及，并不是资本操作的结果，而是随着互联网发展的进一步深化，原本被大家忽略的数据挖掘的价值逐渐凸显，如何使广告投放更加有效，增加广告投放ROI，如何提高网站的转化率以及用户再次购买的能力，这些都需要数据挖掘在背后做支

摘要

数据挖掘技术可以在浩瀚的数据中进行统计、分析、综合、推理，发现数据内部关联，并作出预测，提供数据信息，为决策提供辅助支持。目前，数据挖掘技术已经广泛应用在商业领域，同样，可以将数据挖掘技术与国家教育项目相结合，对项目中的各类数据信息进行挖掘分析，提取隐藏的数据信息，为项目开发部门提供决策依据，进一步提高项目的科学性和高效性。

本文结合自身参与教育部指定的关于城市集群竞争力项目的实践经验，分析数据挖掘技术在国家教育项目中应用的可行性，并以此为例，采用JAVA语言编写实现KNN算法。

在项目实施方案中，以城市集群的数据为基础，完成数据挖掘的全过程：确定数据挖掘的对象和目标、数据清理和预处理，对某个指标缺失的数据引入神经网络方法进行预测填补，对缺失较多的数据引入对比和类比的方法进行预测填补，采用KNN算法实现数据分类，形成指标体系。利用数据挖掘的结果，通过对指标数据的分析，预测决定城市集群竞争力的主要因素，从而为今后城市集群的发展方向和职能定位提供参考，为城镇体系的总体发展指明方向，为提高我国城市集群整体经济实力和综合竞争力提供一些有益的建议和对策，促进成熟集群向一体化方向发展，同时也可以为国内其他城市集群的发展提供给一些有益的参考。

1.1 OLAP和多维数据分析 本节考察来自将数据集看作多维数组的技术和见解。大量数据库系统支持这种观点，特别是联机分析处理（OLAP）系统。事实上，OLAP系统的一些术语和能力已经使它进入被数百万人使用的电子数据表程序。OLAP系统还非常关注交互式数据分析，并提供可视化数据和产生汇总统计的广泛能力。由于这些原因，我们的多维数据分析方法将基于OLAP系统常见的术语和概念。 1.1.1 用多维数组表示鸢尾花数据 大部分数据集都可以用表来表示，其中每一行是一个对象，每一列是一个属性。在许多情况下，也可以将数据看作多维数组。我们通过将鸢尾花数据集表示成多维数组来解释这种方法。 表3-7是通过如下方法创建的：离散化花瓣长度和花瓣宽度属性，使它们取值低、中和高，然后统计鸢尾花数据集中具有特定的花瓣宽度、花瓣长度和种类的花的数量。（对于花瓣宽度，类别低、中和高分别对应于区间[0, 0.75), [0.75, 1.75)和[1.75, ￥)；对于花瓣长度，类别低、中和高分别对应于区间[0, 2.5), [2.5, 5)和[5, ￥)。）表中没有显示空组合——一种花也不包含的组合。 表3-7 具有花瓣宽度、花瓣长度和种类特定组合的花的数量 花瓣长度

数据挖掘综述

——数据挖掘技术与奥巴马竞选

学生姓名:

学生学号: 专业班级:

指导老师：

2012年12月10日

1

摘要：

随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料非常简单易行。但数量大、

涉及面宽的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Date Mining）技术应运而生。数据挖掘技术的应用可以说是渗透在我们生活的每个角落，甚至是美国大选。美国前劳工部长说：奥巴马选举胜出重要因素之一是社交媒体+数据挖掘技术。奥巴马有一个技术强大的硅谷技术团队，挖掘每位网友的背景、观点、年龄、性别、居住地、兴趣、财富等信息，然后针对性地发出针对性又贴切的邮件，以赢取选票。美国时代周刊说数据是奥巴马能够击败罗姆尼

XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY

实验报告

实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化

专 业： 数学与应用数学 班 级： 姓 名： 学 号： 实验学时： 指导教师： 刘建伟 成 绩：

2016年5月5 日 西安工业大学实验报告

专业 实验课程 实验项目 实验设备及器材

数学与应用数学 数据挖掘 班级 指导教师 131003 刘建伟 姓名 学号 实验日期 2016-5-5 同实验者 数据集成、变换、归约和离散化 计算机一台 一 实验目的

掌握数据集成、变换、归约和离散化 二 实验分析

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。 三 实验步骤

1数

关于数据挖掘和中医的一些研究

世界科学技术一中医药现代化★中医药防治恶性肿瘤若干问题探讨

摘要：目的：于无尺度网络分析等数据挖掘方法，究肺癌中医药治疗的特点；索利用结基研探构化临床信息数据库和数据挖掘方法进行肺癌中医药治疗规律研究的可行性和模式。方法：过肺通

癌结构化临床信息采集系统，集了 2 0~ 0 8年广安门医院肿瘤科的肺癌住院病例，用无尺度采 02 2 0运网络等数据挖掘方法，中药的功效、类、量、从种剂配伍关系等方面，讨肺癌中医证候特征及治疗特探点。结果：通过对 2 4例肺癌住院病例的分析总结，现肺癌多采用以扶正为主的方剂， 0发四君子汤使

用频次最多；组方时，补虚药居于首位，且以益气养阴药为主，次是化痰药、其清热药、利水渗湿药、活血化瘀药、气药和消食药；不同治疗阶段，着正邪关系的变化，医处方的用药原则和扶正驱理在随中邪比例随之相应的变化。结论：癌中医治疗以扶正培本为主要原则；临床诊疗规范化基础上，肺在合理采用数据库和数据挖掘技术与方法，究肺癌中医药治疗规律是可行的。研 关键词：癌数据挖掘中医药肺

据世界卫生组织 ( O)测， 2 2 WH预到 0 5年，国我

医临床诊疗水平难以像现代医学那样呈现“往开继来”的累积性加速发展模式。因此，过从临床式