医学科研数据挖掘方法--数据预处理详解
第5章-数据预处理简介
Matlab函数
• （2）princomp函数
• princomp函数用来根据样本观测值矩阵进行主成分分析，其 调用格式如下：
• <1> [COEFF，SCORE]=princomp（X） • <2> [COEFF,SCORE,latent]=princomp（X） • <3> [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp（X） • <4> [......]=princomp（X,‘econ’）
d4
d1 d2 d3
小波异常值提取
• 由两组图对比可以看出，由于傅里叶变换不具有时 间分辨力，因此无法检测信号的间断点。而在小波分析 的图中，在信号的小波分解的第一层高频系数d1和第二 层高频系数d2中，可以非常清楚地观察到信号的不连续 点，用db1小波比用db6小波要好。 同时，这个例子也表明小波分析在检测信号的奇异 点时具有傅里叶变换无法比拟的优越性，利用小波分析 可以精确地检测出信号的突变点
不足之处：
小波变换是非平稳信号处理的有力工具，虽然小 波变换有多种小波基函数可以供选择，但一旦小波基函 数选定后，其特性就固定，各个尺度上的小波函数通过 尺度和平移变换获得， 由于信号每分解一次，逼近信号 和细节的长度减小一半。 在不同尺度上得到的逼近信 号特征之间存在差异，小波变换时采用以个基函数导出 的小波函数难以在不同尺度上准确地逼近局部信号特征， 因此降噪预处理时的重构信号会丢失原有的时域特征。
小波异常值提取?1第一类型间断点的检测在本例中信号的不连续是由于低频特征的正弦信号在后半部分突然有高频特征的正弦信号加入首先利用傅里叶变换分析对信号在频域进行分析发现无检测突变点接着利用小波分析进行分析结果证明它能够准确地检测出了信号幅值突变的位置即高频信号加入的时间点
数据预处理原理
数据预处理原理数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作的过程。
它是数据挖掘和机器学习等领域中的重要步骤，对于提高数据质量、减少噪声和偏差以及改善模型性能具有关键作用。
本文将介绍数据预处理的基本原理和常用方法。
1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，主要是处理数据中的异常值、缺失值和重复值等问题。
异常值是指与大部分数据明显不同的数值，可能是记录错误或异常情况的产生；缺失值是指数据中某些属性的值缺失；重复值是指数据集中存在相同的记录。
清洗数据的目的是保证数据的准确性和一致性，常用的方法有删除异常值、插补缺失值和去重复等。
2. 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合分析和建模的形式。
主要包括数据变换、规范化和离散化等操作。
数据变换是将非数值型数据转换为数值型数据，以便于计算机处理。
常见的方法有标签编码和独热编码等。
规范化是将数值型数据按照一定的比例进行缩放，常用的方法有最小-最大规范化和Z-score规范化等。
离散化是将连续型数据转换为离散型数据，常用的方法有等宽离散化和等频离散化等。
3. 数据集成数据集成是将多个数据源合并为一个一致的整体。
数据集成的目的是消除数据冗余和矛盾，提高数据的完整性和一致性。
常见的方法有属性合并、记录合并和实体识别等。
属性合并是将来自不同数据源的相同属性进行合并，例如将两个表中的相同列合并为一个新的表。
记录合并是将来自不同数据源的记录进行合并，例如将两个表中的记录按照某个属性进行匹配合并。
实体识别是识别两个数据源中相同的实体并进行合并，例如将两个表中的相同人员进行识别和合并。
4. 数据规约数据规约是将数据集中的数据量减少到合理的大小。
数据规约的目的是提高数据处理的效率和模型建立的速度。
常用的方法有属性规约和数值规约等。
属性规约是通过选择一部分重要的属性来减少数据集的大小，例如根据相关性和重要性进行属性选择。
数值规约是通过聚集、抽样和参数化等方法来减少数据集的大小，例如对连续型数值进行聚集操作。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
：
数据预处理是指在数据挖掘之前，对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。
数据预处理的流程方法主要包括：
1.数据清洗：这个阶段主要是对原始数据中的异常值、缺失值等进行处理，以保证数
据的准确性和完整性。
具体方法包括填充异常值、插补缺失值等。
2.数据集成：这个阶段主要是将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
在整合过程中需要解决数据之间的匹配、转换、冗余等问题。
3.数据变换：这个阶段主要是对数据进行标准化、归一化、特征选择、降维等方法，
使得数据满足模型的需求，提高建模效果。
4.特征提取：这个阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，这些特征能够更好地
反映数据的规律和模式。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
5.数据规约：对于高维的数据，需要进行数据压缩，例如主成分分析（PCA）等技术
来达到数据规约的目的。
医学大数据分析和挖掘
医学大数据分析和挖掘引言医学大数据分析和挖掘是当前医学研究的热门领域。
随着时间的推移，今天的医学已经不再仅仅是以过去所熟知的人工方法来进行研究和分析。
通过使用计算机技术和各种算法转换，我们现在可以从各种各样的医学数据中更精准地获得信息和洞察力，以推动医学的发展。
一. 医学大数据的概念和特点医学大数据是指以医学研究为目的，获得的海量数据。
医学大数据的来源包括医院患者的病例记录、临床试验数据、生命科学数据等。
医学大数据的特点是样本数量庞大、特征复杂、数据精度高。
二. 医学大数据应用1. 电子病历数据分析随着信息技术的快速发展，越来越多的医院采用了电子病历系统。
医生可以通过电子病历系统快速记录、查看和管理患者的病历信息。
电子病历还可以与临床试验和公共卫生计划等其他医疗系统进行互联，从而实现更加智能化的医学服务。
医学大数据分析可以从电子病历系统中提取各种医疗信息，如就诊记录、实验室数据、处方信息等，为医疗保健提供更加准确和有效的支持。
2. 医学生物信息学医学生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学和生物学相结合，用于分析生物学和医学系统中的数据。
生物技术已经开始广泛应用于新药研发、癌症研究、基因组学等领域。
医学大数据分析为这些生物技术的研究和发展提供了巨大的潜力，例如基因组学、转录组学和蛋白质组学，这些已经成为当代医学和生物科学研究的主要方法。
3. 临床试验数据分析临床试验数据是医学大数据中一项非常重要的领域。
临床试验一般是在新药上市前的必经之路，为了保证试验结果的科学性和客观性，需要进行多中心、大样本、双盲、随机、对照试验，从而产生大量高质量的数据。
医学大数据分析可以处理这些数据，以找到药物在不同人群中的疗效差异，以及药物副作用和安全性问题，并为临床试验的设计提供支持和改进。
三. 医学数据挖掘的方法和应用1. 聚类分析聚类分析是用于识别数据集中固有的结构的一种方法。
它将数据分组，并找到具有相似性的对象或数据点，并为每个组分配一个标签。
医用数据挖掘案例与实践 第1章 数据预处理
图1.2 数据的箱式图
6
此外，对于多变量统计数据的异常值识别，常用的 检验思路是观察各样本点到样本中心的距离。如果某些 样本点到样本中心的距离太大，就可以判断为异常值。 这里距离的度量一般使用马氏距离（Mahalanobis Distance）。因为马氏距离不受量纲的影响，而且在多 元条件下，马氏距离还考虑了变量之间的相关性，这使 得它优于欧氏距离。
考虑到由于个别异常值会导致均值向量和协方差矩 阵出现巨大偏差，这样计算出来的马氏距离起不了检测 异常值的作用，从而导致传统的马氏距离检测方法不稳 定，因此需要利用迭代的思想构造一个稳健的均值和协 方差矩阵估计量，然后计算稳健马氏距离（Robust Mahalanobis Distance），从而使得异常值能够正确地 被识别出来。
此时软件会自动加载mvoutlier所需要的软件包，说明mvoutlier软件 包已经安装完成（图1.6）。
图1.6 mvoutlier软件安装完成界面
12
此外，也可以通过在R窗口中输入安装语句来完 成mvoutlier软件包的安装。输入的语句如下：
install.packages(pkgs="mvoutlier") （安装mvoutlier软件包。此括号内容为语句说明）
说明：为了便于理解语句，本书在命令后用括号括起来的内容，为对 该语句的注释，并不在命令行中输入（下同）。
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软件包安装完成后，就可以使用软件包中的函数对数据进行分析了。 这里构造一个二维变量数据集，变量名为s1和s2，总样本数为90，数 据集存为.csv格式并命名为mvout.csv，存于c盘中，便于从R中调取。 图1.7列出了数据集中的30个样本。
92.00 100.00 192.00 120.0000 125.0000 132.0000
医学科研数据挖掘概述
个性化医疗
通过分析患者的基因、生活习惯等数据，可以为患者提供 个性化的治疗方案和健康管理计划。
药物研发与优化
数据挖掘技术可以帮助科研人员从海量数据中挖掘出与药 物作用相关的关键信息，加速药物研发过程，提高药物疗 效。
医学教育与培训
数据挖掘技术可以应用于医学教育和培训领域，通过分析 学生的学习行为和成绩等数据，为教师提供有针对性的教 学建议，提高教学效果。
点不同。
统计分析侧重于对已知假设进行 验证和推断，而数据挖掘则侧重 于从数据中发现新的知识和模式。
数据挖掘可以利用统计分析的方 法和技术，但还需要结合其他技 术和方法，如机器学习、深度学
习等。
03 医学科研数据挖掘的常用 方法
描述性统计方法
频数分布和交叉表分析
用于描述数据的分布情况和不同变量之间的关系。
个性化医疗与精准医学
个性化治疗方案制定
基于患者的基因、生活习惯等个性化信息，利用数据挖掘技术制定 个性化的治疗方案。
精准医学实践
结合大数据和人工智能技术，实现精准医学在疾病预防、诊断和治 疗等方面的应用。
患者管理与随访
通过数据挖掘技术，对患者的管理和随访进行优化，提高患者治疗依 从性和生活质量。
05 医学科研数据挖掘的挑战 与前景
建立完善的数据质量控制 和管理体系，确保数据的 准确性、完整性和一致性 ，为医学科研数据挖掘提 供可靠的数据基础。
在数据收集、存储和使用 过程中，严格遵守隐私保 护相关法律法规和伦理规 范，切实保障患者隐私和 数据安全。
关注大数据、人工智能等 前沿技术的发展动态，积 极探索新技术在医学科研 数据挖掘中的应用，提高 挖掘效率和准确性。
医学科研数据挖掘概述
目 录
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告-数据预处理数据挖掘实验报告数据预处理一、实验目的本次实验的主要目的是深入了解和掌握数据预处理在数据挖掘过程中的重要性及相关技术，通过对实际数据集的处理，提高数据质量，为后续的数据挖掘和分析工作奠定良好的基础。
二、实验背景在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，而原始数据往往存在着各种问题，如缺失值、噪声、异常值、不一致性等。
这些问题如果不加以处理，将会严重影响数据挖掘算法的性能和结果的准确性。
因此，数据预处理成为了数据挖掘过程中不可或缺的重要环节。
三、实验数据集本次实验使用了一个名为“销售数据”的数据集，该数据集包含了某公司在过去一年中不同产品的销售记录，包括产品名称、销售日期、销售数量、销售价格、客户信息等字段。
四、数据预处理技术（一）数据清洗1、处理缺失值首先，对数据集中的缺失值进行了识别和分析。
通过观察发现，“客户信息”字段存在部分缺失。
对于这些缺失值，采用了两种处理方法：一是如果缺失比例较小（小于5%），直接删除含有缺失值的记录；二是如果缺失比例较大，采用均值填充的方法进行补充。
2、处理噪声数据数据中的噪声通常表现为数据中的错误或异常值。
通过对销售数量和销售价格的观察，发现了一些明显不合理的数值，如销售数量为负数或销售价格过高或过低的情况。
对于这些噪声数据，采用了基于统计的方法进行识别和处理，将超出合理范围的数据视为噪声并进行删除。
（二）数据集成由于原始数据集可能来自多个数据源，存在着重复和不一致的问题。
在本次实验中，对“销售数据”进行了集成处理，通过对关键字段（如产品名称、销售日期）的比较和合并，消除了重复的记录，并确保了数据的一致性。
（三）数据变换1、数据标准化为了消除不同字段之间量纲的影响，对销售数量和销售价格进行了标准化处理，使其具有可比性。
2、数据离散化对于连续型的数据字段，如销售价格，采用了等宽离散化的方法将其转换为离散型数据，以便于后续的数据挖掘算法处理。
数据挖掘实验报告-数据预处理
数据挖掘实验报告（一）数据预处理姓名：李圣杰班级：计算机1304学号：02一、实验目的1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理2.掌握链表的使用方法3.掌握文件读取的方法二、实验设备PC一台，dev-c++三、实验内容数据平滑假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。
使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）：(a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
(c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
四、实验原理使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值五、实验步骤代码#include <>#include <>#include <>#define DEEP 3#define DATAFILE ""#define VPT 10//定义结构体typedef struct chain{int num;struct chain *next;}* data;//定义全局变量data head,p,q;FILE *fp;int num,sum,count=0;int i,j;int *box;void mean();void medain();void boundary();int main (){//定义头指针head=(data)malloc(sizeof(struct chain));head->next=NULL;/*打开文件*/fp=fopen(DATAFILE,"r");if(!fp)exit(0);p=head;while(!feof(fp)){q=(data)malloc(sizeof(struct chain));q->next=NULL;fscanf(fp,"%d",&q->num); /*读一个数据*/p->next=q;p=q;count++;}/* 关闭文件*/fclose(fp);//输出printf("源数据为:\n");printf("共%d箱%d个数据\n",count/DEEP,count);p=head->next;count=1;num=1;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if(count==DEEP){printf("%d\n",p->num);num++;count=1;}else{printf("%d ",p->num);count++;}p=p->next;}mean();medain();boundary();scanf("%d",&i);return 0;}//均值void mean(){printf("均值平滑后为：");box=(int *)malloc(sizeof(int)*num);p=head->next;count=1;num=0;sum=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){count=1;sum=sum+p->num;box[num]=sum/DEEP;sum=0;num++;}else{sum=sum+p->num;count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}p=head->next;printf("\n离群值为：");while(p!=NULL){for(i=0;i<num;i++){for (j=0;j<DEEP;j++){if(abs(p->num-box[i])>(int)VPT){printf("\n箱%d:",i+1);printf("%d ",p->num);}p=p->next;}}}}//中值void medain(){printf("\n中值平滑后为：");p=head->next;count=1;num=0;int mid;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[num]=sum;count=1;num++;}else {if(count==DEEP/2||count==DEEP/2+1) if(DEEP%2){if(count==DEEP/2+1)sum=p->num;}else{if(count==DEEP/2+1)sum=(p->num+mid)/2;elsemid=p->num;}count++;}p=p->next;}for (i=0;i<num;i++){printf("\n箱%d:",i+1);for (j=0;j<DEEP;j++)printf("%d ",box[i]);}}//边界值void boundary(){printf("\n边界值平滑后为：\n");p=head->next;count=1;box=(int *)malloc(sizeof(int)*num*2); num=0;while(p!=NULL){if(count==DEEP){box[2*num+1]=p->num;count=1;num++;}else{if(count==1) {box[2*num]=p->num;}count++;}p=p->next;}p=head->next;count=1;num=0;while(p!=NULL){if(count==1)printf("箱%d:",num);if((p->num-box[2*num])>(box[2*num+1] -p->num)){printf("%d ",box[2*num+1]);}elseprintf("%d ",box[2*num]);if(count==DEEP){printf("\n");count=0;num++;}count++;p=p->next;}}实验数据文件：用空格分开13 15 16 16 19 20 20 21 22 22 25 25 25 25 30 33 33 35 35 35 35 36 40 45 46 52 70六、结果截图。
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多个分类变量描述
在数据分析前，对有关的一组分类变量联 合的频数进行统计报告，用以评估这组变量各 种组合的层次有多少，各层有多少人。一方面， 可以对这些变量之间的关系进行描述，另一方 面，在进行多因素分析前，可以了解有效的样 本量。
实
C O U G H 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 P H L E G M 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3
单个分类变量的描述
实
EDU(文化程度) value --------. 1 2 3 4 Total
例
count -------- percent ---------------4|*1.87% 7|*3.27% 140|**************************65.4% 42|********19.6% 21|****9.81% 214
数据中变量有效记录数的描述
数据集中常有一些变量值缺失,这是流行病 学研究不可避免的问题。一些变量值的缺失必然 会影响数据分析，如在做多元回归分析时，任何 一个自变量或应变量有缺失的记录都将不能进入 分析，放入方程中的变量越多，数据缺失的可能 性越大，参加分析的记录数就越少。在数据分析 前，了解数据集中一些关键变量缺失情况十分必 要。
例
|--------distribution--29 31.4 36.2 41 45.8 50.6 55.4 60.2 65 69.8 74.6 77 |. |. |** |***** |******** |******* |******* |****** |** |** |. |. |----+----+----+----+--
结果一 Variables Missing Report for dataset BG1 Non-missing Missing A11 419 9 A12 419 9 A21 421 7 A22 421 7 A31 423 5 A32 423 5
结果二 Combination of these v 3 3 B 1 2 1 2 1 2 S 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 8 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 6 1 1 1 1 0 0 3 1 1 1 1 1 1 409
医学科研数据的预处理方法
(Data preprocess)
1. 数据描述(核查) 2. 数据清理 3. 数据集成
为什么需要对数据进行 预处理？
1. 数据描述
单个数据集 多个数据集
一个数据集可看成一个N行M列的矩阵， N表示观测记录数，M表示观测变量数。 数据预处理无外乎从这两个方面进行， 从行的角度检查记录数与观测对象的 编号情况，从列的角度一是检查每个 变量的分布，发现异常值，二是检查 变量缺失情况。
数据集中连续变量的分布描述
对于一个数据，我们必须首先 知道在这个数据集中有多少条记录？ 多少个变量？每个变量的分布如何， 描述其分布图；对连续变量需要计 算百分位数、均数等。
实
AGE(年龄) percentile ----------min 29 5% 38 10% 40 25% 45 50% 52 75% 58.5 90% 65 95% 69 max 77 mean 52.113208 std 9.1193464 n 212 . 2
连续变量均数、标准差与 百分位数描述
连续变量常用的统计量有均数、标准差、中 位数。在计算这些统计量前，检查连续变量的分 布，发现异常值极为重要。个别异常的极大值或 极小值，不仅影响均数与标准差，而且如将它放 在一个线性回归模型中，会大大影响回归系数， 甚至完全改变回归结果。
实
例
Output of Unitabs() for dataset: WD.SMKCOPD , COPD=0 ===> Var. N min 10% 25% 50% 75% 90% max mean std AGE 520 15.7 19.9 25.9 32.5 43.1 54.9 74.6 35.1 12.7 HEIGHT 496 1.4 1.5 1.5 1.6 1.6 1.7 1.8 1.6 0.1 WEIGHT 496 29.5 45.5 49.0 53.0 58.0 62.5 76.0 53.6 7.0 BMI 496 15.3 18.9 19.8 20.9 22.4 23.9 28.9 21.2 2.1 Total N 520 Output of Unitabs() for dataset: WD.SMKCOPD , COPD=1 ===> Var. N min 10% 25% 50% 75% 90% max mean std AGE 307 15.6 23.0 31.6 41.8 53.3 63.6 77.0 42.3 14.6 HEIGHT 294 1.4 1.5 1.5 1.6 1.6 1.7 1.8 1.6 0.1 WEIGHT 294 32.0 43.0 47.5 52.3 58.0 64.5 77.0 53.1 8.4 BMI 294 14.7 17.9 19.4 21.2 22.9 24.8 30.9 21.2 2.7 TotalN 307 Output of Unitabs() for dataset: WD.SMKCOPD ===> Var. N min 10% 25% 50% 75% 90% max mean std AGE 832 15.6 21.4 27.6 34.0 47.9 58.4 77.0 37.9 13.9 HEIGHT 795 1.4 1.5 1.5 1.6 1.6 1.7 1.8 1.6 0.1 WEIGHT 795 29.5 44.0 48.5 53.0 58.0 63.0 77.0 53.4 7.6 BMI 795 14.7 18.6 19.7 21.0 22.6 24.3 30.9 21.2 2.3 Total N 832