4、数据挖掘：概念、应用与方法解析

数据挖掘：概念、应用与方法解析

1. 引言

在我们的生活中，新现象不断涌现。有时，我们需要花费数年时间手动构建一个模型，来描述观察到的现象并预测新事件。但更多时候，我们迫切需要这样的模型，却没有足够的时间去开发。以医学领域为例，我们希望了解如何治疗某种疾病，让患者尽快康复。

1993 年，我们开始将数据挖掘应用于体外受精疗法（IVF 疗法）这一医学问题。这个例子很好地展示了数据挖掘的应用以及我们能从数据挖掘过程中获得的结果。当时，IVF 疗法虽已使用十余年，但成功率很低，医生们未能建立清晰的疗法功能和效果模型，主要原因是生物、临床和医学事实相互交织复杂。于是，医生们建立了一个数据库，记录患者的诊断参数和临床信息，包括超声图像参数、临床数据和激素数据等。我们使用这个数据库，通过决策树归纳进行分析，得到了一个展示 IVF 疗法有用决策规则的决策树。

这个决策树对医生有两个功能：
- 探索功能 ：学习到的规则帮助专家更好地理解疗法的效果。决策树的表示使知识对专家来说更加明确，专家可以通过追踪决策树的每条路径来理解规则。当专家在所有规则中发现一些自己过去已经建立的规则时，对这些知识的信任度会提高。这些知识也促使专家思考 IVF 疗法的效果，并获取关于患者的新必要信息，以提高疗法的成功率。
- 预测功能 ：经过一些实验，我们为 IVF 疗法的一个子诊断任务——过度刺激综合征的诊断建立了一个良好的模型。医生可以使用这个学习到的模型来预测新患者过度刺激综合征的发展情况。

不过，我们的实验也表明，目前的诊断测量不足以全面描述整个 IVF 过程，但结果足以引发新的讨论，并为疗法带来新