8、数据挖掘与优化算法：心血管疾病分析与自适应差分进化算法

数据挖掘与优化算法：心血管疾病分析与自适应差分进化算法

1. 心血管疾病数据挖掘与鱼骨图整合

在心血管疾病的研究中，为了描述其病因，采用了多种描述性和预测性数据挖掘技术，包括 k - 均值聚类、Apriori 算法的关联规则发现、关联规则树推理和 C4.5 树分类。这些技术通过整合鱼骨图的方式结合在一起。

传统鱼骨图存在主题和子主题数量较少的局限性。为解决这一问题，可将鱼骨图与其他技术发现的主题和子主题进行整合，并保留关联规则树的强度顺序关系。

k - 均值聚类技术并非用于生成属性值（或项目）之间的关系，而是用于定位每个聚类中每个属性值的中心。若每个聚类中大多数成员对应是否患有心血管疾病的类别成员，那么属性值的中心可用于定义整合鱼骨图的合理属性值（或项目），即便这些属性值可能存在冲突。

不同算法生成的鱼骨图对比情况如下表所示：
| 算法 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 传统鱼骨图 | 主题和子主题数量少 |
| 整合鱼骨图 | 结合多技术，减少局限性，保留优势 |

2. 经典差分进化算法

差分进化（DE）算法是一种强大、简单且高效的优化算法，适用于多种优化问题，如连续优化、大规模优化、离散优化等。该算法有四个阶段：
1. 初始化 ：
- 指定参数值，包括种群大小、变异参数、交叉参数和最大迭代次数。
- 随机生成目标向量 (X_{i}^{G} = [x_{1i}, x_{2i}, …, x_{ji}, …, x_{Ni}])，其中 (i = 1, 2, …, NP)；(j = 1, 2, …,