3、医学数据挖掘与分析：多种方法的应用与洞察

医学数据挖掘与分析：多种方法的应用与洞察

在医学数据的分析处理中，有多种方法可以帮助我们深入了解数据，做出更准确的预测和决策。下面将详细介绍几种常见的医学数据处理与分析方法。

1. 最优分箱与风险预测

最优分箱可以将连续的预测变量以最适合的类别形式来描述，从而进行预测。通过SPSS统计软件能够生成一个名为SPS文件的语法文件，用于预测未来家庭的风险临界值。这样一来，就可以轻松识别出那些患超重风险较高的家庭。决策树的节点也能用于类似目的，但它是对案例进行分组，而不是为单个案例设置多个分箱。

2. 预测异常值成员身份

在处理大型数据文件时，传统的数据绘图和回归线方法在识别异常值方面显得力不从心。此时，BIRCH（平衡迭代减少和使用层次结构进行聚类）聚类方法或许能发挥作用。

2.1 具体问题

一个2000名患者的样本生成的XML（可扩展标记语言）文件，能否对目标人群中未来患者的聚类成员身份和异常值情况进行预测？

2.2 示例操作

在一项涉及2000名患者的医院入院研究中，确定了576例可能由医源性因素导致的入院病例。基于年龄和合并用药数量，使用SPSS 19及以上版本进行两步BIRCH聚类分析。以下是操作步骤：
1. 打开文件。
2. 依次点击：Transform… → Random Number Generators… → Set Starting Point… → Fixed Value (2000000)… → OK… → Analyze… → Classify… → Two Step Cluster Analysis …
3. 在Cont