[高等教育]醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘第7章-資料下載頁
2025-01-19 18:37本頁面
【正文】 ER 2022 案例分析 五、 Microsoft SQL Server 2022實踐聚類分析 ?（ 4）驗證判斷是否正確 ? 通過比較聚類與其相鄰的聚類，并且對聚類進行改進的時候，就有可能出現(xiàn)誤導的情況 : ? 兩個聚類之間的差別可能是由一個屬性引起的，該屬性在這兩個聚類中都不常見，但是在其中一個聚類中更少見。 ? 通過對聚類 1進行進一步驗證，發(fā)現(xiàn)可以用“冠心病”標識“聚類 1”，即聚類 1的主要特征是有“冠心病”。 35 醫(yī)學數(shù)學挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 五、 Microsoft SQL Server 2022實踐聚類分析 ?（ 5）對聚類進行標識 聚類 1為“冠心病” 36 醫(yī)學數(shù)學挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 五、 Microsoft SQL Server 2022實踐聚類分析 ?結(jié)論： ? 冠心病高發(fā)人群有如下特點：高血脂，高血壓，很少運動，經(jīng)常熬夜，工作壓力大，有家族新血壓或心臟病病史，都不養(yǎng)寵物。同時發(fā)現(xiàn)男性比例顯著高于女性的發(fā)病率等。 ? 可以對這些因素進一步進行分析，對冠心病的預防、治療及其醫(yī)療保健等有重要的指導作用。 37 五、 Microsoft SQL Server 2022實踐聚類分析 醫(yī)學數(shù)學挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 作業(yè) ? 根據(jù)圖 72中數(shù)據(jù)，修改 EM算法的相關(guān)參數(shù)，看看結(jié)果有何不同，并分析原因。 ? 在針對圖 72進行聚類分析的基礎(chǔ)上標識其它類。 ? 單擊圖 76中的“挖掘模型”，單擊右鍵選擇“設(shè)置算法參數(shù)”，將 CLUSTER COUNT 設(shè)置為 8，然后處理并查看模型，試著對其進行解釋。 38 醫(yī)學數(shù)學挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 小結(jié) ? 聚類是一種強大的工具。聚類可用來理解數(shù)據(jù)，也可以用來做數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟。聚類分析可以按相似性對數(shù)據(jù)進行分組，并且可以對數(shù)據(jù)進行深入的分析，獲得其它方法不可能獲得的信息。一旦數(shù)據(jù)聚類完之后，聚類的結(jié)果就可以應用于市場競爭、異常檢測、趨勢分析或者進一步分析等。本章 ，可以對每一類進行標識，然后對感興趣的類作進一步分析。比如類 1，當發(fā)現(xiàn)冠心病高發(fā)人群具有的特點時，可以對“高血脂，高血壓，很少運動，經(jīng)常熬夜，工作壓力大，有家族新血壓或心臟病病史，都不養(yǎng)寵物”進行關(guān)聯(lián)分析和回歸分析，從而可進一步得出降低冠心病的預防策略。 ? 本章詳細的介紹了聚類分析的基本概念、工作原理和常用算法及其特點，重點介紹了 kmeans和 EM算法。在學習本章后，讀者將了解不同聚類算法的優(yōu)缺點，學會 kmeans算法，掌握利用 SQL Server 2022數(shù)據(jù)挖掘工具做聚類分析。通過對 SQL Server 2022聚類分析模型查看器的詳細介紹，不但讓讀者學會了利用 Sql Server 2022做聚類分析，而且讓讀者進一步理解了 EM算法的基本原理及其在醫(yī)學領(lǐng)域的應用。 39 醫(yī)學數(shù)學挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 ?
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