數據挖掘論文(數據挖掘論文怎么寫)

數據挖掘論文的今日更新是一個不斷變化的過程，它涉及到許多方面。今天，我將與大家分享關于數據挖掘論文的最新動態，希望我的介紹能為有需要的朋友提供一些幫助。

文章目錄列表:

請問《數據挖掘》這本期刊，是什么級別的期刊？

《數據挖掘》是一本關注數據挖掘領域最新進展的國際中文期刊，主要刊登數據結構、數據安全、知識工程等計算機信息系統建設相關內容的學術論文和成果評述。本刊支持思想創新、學術創新，倡導科學，繁榮學術，集學術性、思想性為一體，旨在為了給世界范圍內的科學家、學者、科研人員提供一個傳播、分享和討論數據挖掘領域內不同方向問題與發展的交流平臺。

王星的主要論文

（2001至現在）

宋濤、王星(2001)，數據挖掘在政府統計中的應用，海軍工程大學學報，2001, 05

王星等(2002)，統計學與數據挖掘，統計與信息論壇，2002 , 01

趙紹忠、王星(2002)，聚類分析在數據挖掘中的應用，統計與信息論壇，2002 , 04

王星、袁衛等(2002)，用統計學構筑企業的知識管理系統，中國統計， 2002, 10

王星等(2004)，數據挖掘在保險業中的作用，統計與精算，2004 , 06

王星(2004), 關聯規則中的序貫抽樣算法研究，統計學博士論文內容摘要（2002-2003），中國統計出版社，2004, 10: 83-90

郝麗,劉樂平,王星(2004)，數據挖掘在體育統計中的應用，東華理工學院學報（社會科學版），2004，02.

王星(2005)，序貫抽樣算法在關聯規則計算中的應用研究，計算機工程與應用， 2005, 01

王星，謝邦昌(2005)，連續屬性決策樹所建立的垃圾郵件識別器的穩定性研究，統計研究，2005 , 02

王星(2005)，對一類序貫抽樣關聯規則算法的改進與分析，統計與決策（理論版），2005, 03

王星(2007)，統計機器學習方法進展，第五屆數據挖掘與現代企業商務智能會議，中國人民大學，2007, 03

王星(2008)，穩健統計機器學習，第六屆數據挖掘與現代企業商務智能會議，中國人民大學，2008,04

王星(2008)，老百姓如何使用食品安全數據，中國統計，2008, 10

王星(2009)，Walsh平均中位數估計在Gamma分布中的探討研究,數據分析,2009, 03

王星(2009)，多值問題Cochran檢驗的推廣與分布探討，統計學評論，2009，04

數據挖掘技術在臨床醫學的應用研究

數據挖掘技術在臨床醫學的應用研究

　21世紀是一個高度信息化的時代，隨著計算機信息技術的飛速發展及醫院信息化平臺建設的需要，越來越多的軟件公司設計開發出各種各樣的醫療管理系統來滿足各個醫院的需求。

　 摘要 本文首先從數據挖掘技術的基本概念出發，對臨床醫療數據的特點進行分析，探討了數據挖掘技術在臨床醫學領域中的應用，并對它在未來的臨床醫療應用及發展提出展望。

　 關鍵詞 數據挖掘;臨床醫學;醫療系統;應用

　 一、前言

　縣、市級以上綜合醫院，隨著醫院無紙化辦公系統的引入，各醫院對醫療信息管理系統的依賴程度越來越強烈，使用的信息管理系統越來越多，導致醫院管理越來越復雜。

　然而隨著時間的積累，各個醫院信息管理系統中存儲了大量的數據資源，其中包含文字、聲音、圖像、視頻、影像等各種醫療數據，傳統的簡單的數據的查詢已經逐漸無法滿足醫院管理者的需求

　。如何從大量的醫療數據中提取有利于服務臨床實踐和領導管理決策的數據顯得尤為重要，數據挖掘技術在此方面的運用也就應允而生。因此，提高對這些信息資源的利用水平，通過更加有效的分析、整合和利用這些數據，能夠更好地為患者、醫務人員、科研人員及管理人員提供全面、準確和及時的決策依據，是當今醫藥衛生行業急需解決的問題。

　 二、數據挖掘技術的概念

　數據挖掘(DataMining)，又譯為資料探勘，它是指從大量的、不完整的、模糊的各種數據中提取隱藏的、不被人發現的、但又存在有價值信息的探索過程。它是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。

　數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。它的基本思想是從各種數據中抽取有價值的.信息，目的是幫助決策者尋找數據間的潛在聯系，從中發現被忽略的要素，而這些信息對預測和決策行為是非常有用的。

　數據挖掘的步驟會隨不同領域的應用而有所變化，每一種數據挖掘技術也會有各自的特性和使用步驟，針對不同問題和需求所制定的數據挖掘過程也會存在差異。此外，數據的完整程度、專業人員支持的程度等都會對建立數據挖掘過程有所影響。這些因素造成了數據挖掘在各不同領域中的運用、規劃，以及流程的差異性，即使同一產業，也會因為分析技術和專業知識的涉入程度不同而不同，因此對于數據挖掘過程的系統化、標準化就顯得格外重要。

　 三、臨床醫療數據的特點

　1.數據多樣。臨床醫療數據成千上萬，包括文字、聲音、、符號、影像、視頻等，所以結構類型眾多，這是它的最顯著特點。由于數據探索發現比較困難，使得開發通用的醫療數據軟件系統較為復雜。

　2.數據量巨大。隨著人們生活水平的不斷提高，越來越多的人把身體健康放在首位，不定期去醫院做體驗，醫院各種醫療設備就會產生成千上萬條的醫療數據信息，最終導致醫療數據量急速增長。

　3.數據表征不顯著。醫療數據有文字、圖形等非數值型數據，使得數據挖掘人員很難找到數據間的對應關系。不同醫生的醫技水平不同，在診療過程中診斷病人情況可能存在不確定性，導致診斷結果不完整，也就難以發掘準確信息，最終導致每天都有大量相同或相近的數據產生，造成醫療數據的大量冗余。

　4.數據標準不統一。在醫學界，很多藥物的命名都沒有統一的規范標準，例如一個簡單的中藥，也有很多別名，例如荷花，別名蓮花、六月花神、水芝、水蕓、藕花、水芙蓉、君子花、天仙花等。

　5.數據安全重要性。病人在醫院治療完成后會留下各種醫療數據，很多數據都是病人的隱私，醫院管理者在進行數據分析與資源共享時，要保證數據資料的安全性，以防泄露病人隱私。

　 四、數據挖掘技術在臨床醫學領域中的應用

　1.在醫療診斷中的應用隨著我國醫院信息化平臺建設的升級，各個大型醫院都在進行信息化平臺投資建設，逐步采用了適合自己醫院的電子病歷系統，并實現醫院內部信息共享，當不同科室的醫生在進行數據分析時，可以將不同病人的各種檢驗檢查結果與各種病癥情況對應，建立一個詳細的醫療診斷數據倉庫，醫生可以根據這個數據倉庫進行快速、準確診斷，從而有效提高醫生的診斷效率。同時，還能準確記錄不同病種不同年齡段病人數，方便醫院管理者以后進行數據統計分析、研究。

　2.在醫療保險中的應用隨著國家對醫療保險政策的不斷改革，我國住院病人中使用醫療保險進行報銷費用的比例逐年升高，由于各種原因，醫療保障制度是城鄉分離的，如何幫助醫院管理者快速而準確地掌握醫保病人費用及自費比例，是各醫院管理的一項重要工作。利用數據挖掘技術創建醫院信息系統與各類醫療保險的數據接口，建立藥品、材料、診療項目等的對照表，制作醫囑、費用傳輸模塊，實現各個醫院醫療數據上傳與下載，便于醫療保險部門和醫院管理者對醫保病人進行實時審核、監督管理，合理控制其醫療費用。

　3.在醫院管理中的應用通過對醫院各種醫療數據進行采集、整理、分析與挖掘，醫院可形成一份數據完整的分析報告，能為醫院管理者們提供高質量的醫療數據結果，對決策醫院管理、控制醫療成本、掌握醫療費用、分析經濟效益、提高醫療服務質量等起到重要作用。例如，通過對病人看病等候時間、就診情況進行分析，可以優化門診就醫流程，對醫護人員配置進行相應調整，從而提高醫院工作效率，更好地為病人服務。

　4.在醫療科研中的應用醫療科學研究也是醫院的重要工作之一，比如通過對歷史病例資料的整理與分析，研究者可形成一份高質量的醫療科研論文;通過對基因工程學的學習與研究，研究者能用科學的方法有效預測未來，從而獲得新品種、生產出新產品。

　 五、未來展望

　醫學，是通過科學或技術的手段處理人體的各種疾病或病變的學科，是一門特殊專業，它具有一定的特殊性和復雜性，各個醫院在建設醫院信息化平臺時應該選擇適合自己的臨床醫療數據分析與挖掘工具，充分利用好數據挖掘這一關鍵技術，對臨床醫療數據進行正確采集、分析與挖掘，盡可能大的發揮它在醫學信息獲取中的最大價值，從而更好地為醫學事業服務，為醫院工作服務，最終讓更多的患者受益終身!

　 參考文獻

　[1]郭曉明,周明江.大數據分析在醫療行業的應用初探[J].中國數字醫學,2015(8).

　[2]劉申菊,田丹.淺談數據挖掘的應用[J].價值工程,2010(36):95.

　[3]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[J].中國信息科技,2016(6).

　[4]陳琳.數據挖掘技術在醫療系統中的應用研究[J].機電技術,2016(6).

　[5]洪松林,莊映輝,李堃.數據挖掘技術與工程實踐[M].北京:機械工業出版社,2014.

　[6]周光華,辛英,張雅潔.醫療衛生領域大數據應用探討[J].中國衛生信息管理雜志,2013(4):296-300.

聚類分析算法論文

聚類分析算法論文

　聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統計分析方法，同時也是數據挖掘的一個重要算法。下面是我分享給大家的聚類分析算法論文，歡迎閱讀。

　一、引言

　聚類分析算法是給定m維空間R中的n個向量，把每個向量歸屬到k個聚類中的某一個，使得每一個向量與其聚類中心的距離最小。聚類可以理解為：類內的相關性盡量大，類間相關性盡量小。聚類問題作為一種無指導的學習問題，目的在于通過把原來的對象集合分成相似的組或簇，來獲得某種內在的數據規律。聚類分析的基本思想是：采用多變量的統計值，定量地確定相互之間的親疏關系，考慮對象多因素的聯系和主導作用，按它們親疏差異程度，歸入不同的分類中一元，使分類更具客觀實際并能反映事物的內在必然聯系。也就是說，聚類分析是把研究對象視作多維空間中的許多點，并合理地分成若干類，因此它是一種根據變量域之間的相似性而逐步歸群成類的方法，它能客觀地反映這些變量或區域之間的內在組合關系。鹽礦區系統是一個多層次、復雜的大系統,涉及諸多模糊、不確定的因素。平頂山市鹽礦區的經濟分類是以整個平頂山市的所有鹽礦區為研究對象,以各鹽礦區為基本單元,以經濟為中心,以發展戰略和合理布局為目標進行經濟類型區劃。其基本原則是：平頂山市的鹽礦區資源開發、利用的相對一致性；自然、經濟、社會條件的一致性；保持一定行政地域單元的相對穩定性。現行的平頂山市鹽礦區行政劃分不能反映出各個鹽礦區的共同點,有必要通過模糊聚類分析將那些經濟實際狀況相似的鐵礦區歸類，剖析、發現各況礦區的差異,對癥下藥，為制定發展對策提供依據。

　二、建立指標體系

　1、確定分類指標進行經濟區劃分，應考慮的指標因素是多種多樣的。既要以巖鹽礦資源儲量為主，又要適當考慮巖鹽質量和勘察階段和開發利用狀況；既要有直接指標，又要有間接指標；既要考慮礦區發展的現狀，又要考慮礦區發展的過程和礦區發展的未來方向。參考有關資料，結合專家意見，我們確定了對平頂山市鹽礦區進行經濟區劃分的指標。如表1所示。表中列舉了具體指標及各指標的原始數據（數據來源于河南省2006年礦產資源儲量簡表）。表1鹽礦區經濟劃分指標體系及指標數據注：表中N表示缺失數據，勘察階段1、2、3分別表示：初步勘探、詳細普查、詳細勘探，利用狀況1~7分別表示：近期不宜進一步工作、可供進一步工作、近期難以利用、推薦近期利用、計劃近期利用、基建礦區、開采礦區。

　2、轉換指標數據由于不同變量之間存在不同量綱由于不同變量之間存在不同量綱、不同數量級，為使各個變量更具有可比性，有必要對數據進行轉換。目前進行數據處理的方法大致有三種，即標準化、極差標準化和正規化。為便于更直觀的比較各市之間同一指標的數值大小，我們采用了正規化轉換方式。其計算公式為:為了方便敘述，做如下設定：設Xi(i=1，2，3，…，21)為具體指標層中第i個評價指標的值，Pi(i=1，2，3，…，21)為第i個指標正規化后的值，0≤Pi≤1，Xs,i(Xs,i=Xmax-Xmin)，為第i個評價指標的標準值，Xmax為最大值，Xmin為最小值。（1）對于越高越好的`指標①Xi≥Xmax，則Pi=1；②Xi≤Xmin，則Pi=0；③Xmin<Xi<Xmax，則其計算式為：Pi=Xi-Xmin/Xs,i（2）對于越低越好的指標①2Xi≤Xmin，則Pi=1；②Xi≥Xmax，則Pi=0；③Xmin<Xi<Xmax，則其計算式為：Pi=Xmax-Xi/Xs,i所有參與聚類分析的指標數據見表2。

　三、聚類分析

　1、聚類步驟(Stage).從1~3表示聚類的先后順序。

　2、個案合并(ClusterCombined)。表示在某步中合并的個案，如第一步中個案1葉縣田莊鹽礦段和個案2葉縣馬莊鹽礦段合并，合并以后用第一項的個案號表示生成的新類。

　3、相似系數(Coefficients).據聚類分析的基本原理，個案之間親密程度最高即相似系數最接近于1的，最先合并。因此該列中的系數與第一列的聚類步驟相對應，系數值從小到大排列。

　4、新類首次出現的步驟(StageClusterFirstAppears)。對應于各聚類步驟參與合并的兩項中，如果有一個是新生成的類(即由兩個或兩個以上個案合并成的類)，則在對應列中顯示出該新類在哪一步第一次生成。如第三步中該欄第一列顯示值為1，表示進行合并的兩項中第一項是在第一步第一次生成的新類。如果值為O，則表示對應項還是個案(不是新類)。

　5、新類下次出現步驟(NextStage)。表示對應步驟生成的新類將在第幾步與其他個案或新類合并。如第一行的值是11，表示第一步聚類生成的新類將在第11步與其他個案或新類合并。

　6、解析圖DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups)RescaledDistanceClusterCombine聚類樹狀圖（方法：組間平均連接法）圖清晰的顯示了聚類的全過程。他將實際距離按比例調整到0~25之間，用逐級連線的方式連接性質相近的個案或新類，直至并未一類。在該圖上部的距離標尺上根據需要(粗分或細分)選定一個劃分類的距離值，然后垂直標尺劃線，該垂線將與水平連線相交，則相交的交點數即為分類的類別數，相交水平連線所對應的個案聚成一類。例如，選標尺值為5，則聚為3類：葉縣田莊鹽段、葉縣馬莊鹽礦段為一類，葉縣婁莊鹽礦、葉縣五里堡鹽礦段為一類，葉縣姚寨鹽礦為一類。若選標尺值為10，則聚為2類：葉縣田莊鹽段、葉縣馬莊鹽礦段為一類，葉縣婁莊鹽礦、葉縣五里堡鹽礦段、葉縣姚寨鹽礦為一類。

　四、結論

　對平頂山市5個鹽礦區進行經濟區劃分，究竟劃分為幾個區合適，既不是越多越好，也不是越少越好。劃分經濟區的目的，就是要根據各鹽礦經濟區資源特點、勘察、開發的不同，分類指導經濟活動，使人們的經濟活動更加符合當地的實際，使各經濟區能充分發揮各自的優勢，做到揚長避短，趨利避害，達到投人少、產出多，創造良好的經濟效益和社會效益之目的。分區太多，就失去了分區的意義，分區太少，則分類指導很難做到有的放矢。綜合以上聚類分析結果，我們可以得出三個方案。其中兩個方案比較合適,可供選擇。方案一：（當比例尺為5時，分為3類）葉縣田莊鹽段、葉縣馬莊鹽礦段為一類，葉縣婁莊鹽礦、葉縣五里堡鹽礦段為一類，葉縣姚寨鹽礦為一類。從聚類分析中看出平頂山市鹽礦區分類圖方案一。方案二：(當比例尺為10時，分為2類）葉縣田莊鹽段、葉縣馬莊鹽礦段為一類，葉縣婁莊鹽礦、葉縣五里堡鹽礦段、葉縣姚寨鹽礦為一類。從聚類分析中看出平頂山市鹽礦區分類圖方案二。平頂山市鹽礦區分類圖方案2聚類分析的原理就是將礦石質量、資源儲量、勘查階段、利用狀況相近或相類似的礦區聚合在一起，其分析結果也是直觀易見的。在此結合平頂山市實際行政區劃以及礦山企業特征我們對鐵礦區劃分做一個調整使其理論與實際能夠結合的更緊密使其更好的指導實踐。

　1、葉縣田莊鹽段、葉縣馬莊鹽礦段為一類，這一類屬于礦床規模相當，資源儲量接近，勘查開發階段接近，利用程度相當，故，可以分為一類。

　2、葉縣婁莊鹽礦、葉縣五里堡鹽礦段為一類，這一類屬于勘查開發階段處于同一階段。

　3、葉縣姚寨鹽礦為一類，這一類屬于儲量較高，鹽礦品位較高，故其勘察開采規劃有別于其它兩類。總的說來，運用聚類分析是基本成功的，大部分的分類是符合實際的。綜合以上論述鹽礦區劃分如下表所示：當然聚類分析有其優點也有其缺點：(1)優點：聚類分析模型的優點就是直觀，結論形式簡明。(2)缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定困難。由于相似系數是根據被試的反映來建立反映被試問內在聯系的指標，而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數據中發現他們之間有緊密的關系，但事物之間卻無任何內在聯系，此時，如果根據距離或相似系數得出聚類分析的結果，顯然是不適當的，但是，聚類分析模型本身卻無法識別這類錯誤。

好了，今天關于“數據挖掘論文”的話題就講到這里了。希望大家能夠通過我的介紹對“數據挖掘論文”有更全面、深入的認識，并且能夠在今后的實踐中更好地運用所學知識。

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