基于密度熵和加权人口重心的传染病聚集性探测研究

发布时间：2021-01-01 23:33

　　在流行病学中,病例聚集性表现为部分个体病例具有一定程度的相似性,具体表现在时间,空间,年龄,性别等维度。对传染病病例之间的相似性进行研究往往能发现传染病的某些特征,从而能够客观的反映传染病的流行现象和深刻地揭示其流行原因。聚类分析法是数据挖掘领域中将具有相似性的个体划分为一个类的重要方法,其主要作用是将无标记的个体按照某种规则划分成不同的类,使得同一个类中的对象相似,而不同类中的对象相异。目前,有关传染病的早期预警的研究主要集中在使用统计学的方法进行聚集性探测,而对于非统计学的方法关注度较少。根据数据类型,应用维度,尺度范围大小等不同的性质,目前已有的传染病聚集性探测方法大致可分为三种。扫描统计量方法是一种典型的基于时空维度和统计学的算法,采用了窗口扫描的方法,简单易行且快速高效。但是该算法需要确切的行政区域地理信息,同时也需要预先给定扫描窗口的形状,由于使用的是面数据,最终结果精确度止步于行政区域边界,一般难以发现任意形状的传染病暴发区域以及小尺度范围内或跨行政区域边界的传染病暴发。本文在探讨一些经典聚类算法优缺点的基础上,引入基于密度熵的改进聚类算法对病例点数据集进行了分析实验并提... 

【文章来源】：中南财经政法大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

武汉市2013年结核病空间聚集性探测结果

宜昌市2013年手足口病空间聚集性探测结果

武汉市历年结核病重心转移曲线

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：2952202