47、系统性红斑狼疮患者聚类分析研究

系统性红斑狼疮患者聚类分析研究

1. 引言

系统性红斑狼疮（SLE）是一种复杂的自身免疫性疾病，患者症状和免疫反应存在显著异质性。聚类分析作为一种数据挖掘技术，可用于识别患者群体中的临床模式，为疾病的研究和管理提供有价值的信息。本文旨在通过聚类分析方法，对阿曼SLE患者进行聚类，以确定疾病的严重程度集群，并探讨相关症状与疾病活动的关系。

2. 材料与方法

2.1 研究数据集

数据来自苏丹卡布斯大学医院（SQUH），经苏丹卡布斯大学医学院和健康科学学院伦理委员会批准（MERC # 1418和1650）。研究纳入2006 - 2019年在SQUH风湿科就诊的15 - 55岁阿曼成年SLE患者，共138例，需符合美国风湿病学会（ACR）分类标准。数据包括人口统计学、临床笔记、实验室检测结果和药物治疗等不同文件。

2.2 数据预处理

数据预处理是应用聚类分析的重要步骤，使用Python语言实现，具体步骤如下：
1. 编码分类特征 ：多数特征为分类特征，采用标签编码将分类值替换为0到类别数减1之间的数值。
2. 特征缩放 ：使用最小 - 最大归一化方法，将特征线性缩放到0到1的固定范围，确保特征值在同一范围内，避免对聚类结果产生偏差。归一化公式为：
[X_{normalization} = \frac{x - x_{minimum}}{x_{maximum} - x_{minimum}}]
其中，(x_{maximum})和(x_{minimum})分别为特征的最大值和最小值。

2.