基于混合细菌觅食和粒子群的k-means聚类算法在类风湿并发症中的研究

发布时间：2017-11-08 02:19

  本文关键词：基于混合细菌觅食和粒子群的k-means聚类算法在类风湿并发症中的研究

  更多相关文章： 数据挖掘 电子病历 粒子群算法 细菌觅食算法 k-means算法 类风湿关节炎 并发症

【摘要】：电子病历(Electronic Medical Records)积累了大量的医疗诊断信息。如何挖掘海量病历背后隐藏的信息,为医生的诊断提供参考成为当下研究的热点。通过数据挖掘技术发现电子病历数据中有价值的知识,可以为临床诊断和治疗供给科学意见,提升治疗效果,有广阔的应用远景和现实意义。本文一开始针对传统数据挖掘中的k-means聚类算法中初值的敏感性,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种确定k-means初始聚类中心的聚类算法。该算法将全局搜索能力强的粒子群算法与局部搜索能力强的细菌觅食算法结合,将细菌的趋化行为简化为粒子群中粒子寻找最优解的过程,再利用细菌完成复制、迁徙操作。将混合算法的最优解确定为初始聚类中心,解决了k-means算法随机选择聚类中心的弊端。对Iris、Wine、Glass等UCI数据集的测试结果表明,本文提出的K-BFOPSO算法的准确率和稳定性都高于流行的聚类算法,能够更有效地解决复杂的优化问题。Weka由于有着丰富的数据挖掘算法、可以实现多种功能。将改进聚类算法嵌入Weka,可以实现借助Weka界面直观地对数据进行分析,基于此分析了Weka的开发环境、接口配置、如何嵌入改进的聚类算法的过程,实现对其进行二次开发,将改进的K-BFOPSO聚类算法嵌入Weka开展数据分析实验。结合山大二院类风湿关节炎病人电子病历,基于Weka中改进的聚类算法,开展基于类风湿并发症的分析。通过对电子病历的清洗整合,将数据导入Weka,运行导入的改进的聚类算法。首先将RA患者病历数据中的性别和年龄利用改进的聚类算法做聚类分析得出与RA高发相关的各个年龄段。由于RA引发的并发症间存在彼此牵制和耦合性,聚类结果可得出与RA相关的并发症为心血管系统疾病、肺部疾病、消化系统疾病、内分泌及营养代谢疾病,有的是同时出现,具有伴发性,通过对RA病历的分析,获取与RA密切相关的并发症组合和相关年龄分布。应加强对RA患者心血管疾病、肺部疾病的筛查和预防,且RA患病有明显的性别、年龄偏向。
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1155170