決策樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、近些年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)技術(shù)在醫(yī)學(xué)上已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。本文從手術(shù)診斷實(shí)際需要出發(fā)，研究了決策樹(shù)挖掘技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用研究問(wèn)題，并且構(gòu)建了一個(gè)可視化的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。 本文首先簡(jiǎn)要闡述本課題的研究背景，指出將決策樹(shù)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。同時(shí)，介紹本文的研究?jī)?nèi)容、創(chuàng)新點(diǎn)以及理論分析框架。本文引入了決策樹(shù)基本理論、決策樹(shù)建樹(shù)算法、決策樹(shù)前后剪枝算法。其中重點(diǎn)介紹如何利用決策樹(shù)算法生成決策樹(shù)，以及

2、PEP后剪枝算法和卡方測(cè)試前剪枝算法，并用實(shí)例進(jìn)行闡述。主要介紹對(duì)手術(shù)診斷決策表的數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程。根據(jù)手術(shù)診斷信息的特點(diǎn)，利用等頻離散化算法及泛化技術(shù)將手術(shù)診斷信息進(jìn)行離散化預(yù)處理，得到離散化了的手術(shù)診斷信息決策表。本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)是決策樹(shù)的可視化實(shí)現(xiàn)，就如何將一棵多叉樹(shù)美觀的呈現(xiàn)出來(lái)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，提供了可操作的算法，并分析了該算法的時(shí)間復(fù)雜度。 進(jìn)一步的文章介紹了基于決策樹(shù)理論的決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)在Jbuliter2006

3、平臺(tái)下開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了從手術(shù)診斷信息決策表讀取、創(chuàng)建決策樹(shù)、決策樹(shù)前后剪枝、規(guī)則提取及輸出保存的一整套算法，在上面的幾個(gè)步驟中，顯示決策樹(shù)、規(guī)則集或測(cè)試結(jié)果都可以通過(guò)本系統(tǒng)進(jìn)行可視化的顯示。實(shí)現(xiàn)了從抽象的決策樹(shù)生成到具體的顯示該決策樹(shù)、從生成到最后的測(cè)試和規(guī)則提取的整個(gè)過(guò)程。最后用手術(shù)診斷決策表進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果證明了程序和算法的正確性。 論文最后對(duì)本文的研究結(jié)論進(jìn)行了歸納和總結(jié)，闡述了本項(xiàng)研究的啟示和主要貢獻(xiàn)，也指出了本項(xiàng)目研究中的不