8、临床数据聚类与异常检测方法解析

临床数据聚类与异常检测方法解析

1. 多维聚类方法概述

在临床研究中，数据的异质性普遍存在，聚类分析作为探索性数据挖掘和机器学习的重要方法，能帮助我们发现数据中的潜在模式。常见的多维聚类方法有层次聚类、K - 均值聚类和两步聚类。

2. 聚类方法示例与分析

2.1 数据示例

有一个数据示例，通过图形展示了 27 个条形图，每个聚类的每个项目均值对应一个条形图。可以观察到，在聚类 1 中，项目 1 - 3 的得分最高；在聚类 2 中，项目 4 - 6 得分最高；在聚类 3 中，项目 7 - 9 得分最高。这与预期的临床诊断，如真性抑郁、失眠和反应性抑郁患者的项目得分情况相符。

2.2 K - 均值聚类

• 原理 ：与层次聚类方向相反，它不是从每个患者自成一个聚类开始，而是随机选择聚类中心，然后通过迭代找到最适合数据的中心。该方法的一个重要假设是聚类大小相等，这与层次聚类不同。
• 操作步骤 ：使用 SPSS 进行分析，具体命令如下：
  1. Analyze : : : .Classify : : : .K - means Cluster Analysis : : :
  2. Variables: 输入项目得分 1 - 9
  3. Label Cases by: 将患者编号作为字符串变量
  4. Number of clusters: 3（本示例中为与上述方法对比而选择）
  5. 点击 Method: 标记