28、多种数据挖掘技术预测心脏病的比较分析

多种数据挖掘技术预测心脏病的比较分析

1. 数据挖掘技术概述

医疗环境中包含大量关于患者及其治疗的丰富数据，这些数据存储在健康管理系统中。数据挖掘技术有助于从数据的隐藏关系和趋势中提取有价值的知识。数据挖掘方法主要分为四类：分类、聚类、回归和关联规则挖掘。其中，分类方法是医疗领域应用最广泛的算法，它通过对患者记录进行分类来预测患者的状态，并找到与新患者记录匹配的类别。

分类属于监督学习技术，需要先将数据初始分类为初始类别或标签，然后将这些数据输入分类算法进行学习。分类过程会使用由数据集元组和相关类别标签组成的训练集来构建分类器，每个训练集元组都代表一个类别。当新病例到来时，使用已开发的分类算法将其分类到预定义的类别之一，衡量算法优劣的指标是预测准确性。

以下是一些常见的分类算法：
- 朴素贝叶斯（NB）算法 ：是一种基本的概率分类器，基于贝叶斯定理，有强（朴素）独立性假设，其潜在概率模型更准确的术语是“独立特征模型”。计算公式为：$P(A/B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$ ，其中B是证据，A是假设，预测器/特征被认为是相互独立的。
- 支持向量机（SVM） ：主要用于模式分类，有线性和非线性等多种版本。线性模式可在低维中简单区分，非线性模式则较难区分。其核心概念是为线性可分模式的分类设计一个最优超平面。
- 决策树（DT） ：是一种树状结构，内部节点包含分裂属性，是对属性的一种度量。决策树通常由训练数据集构建，使用测试数据集检查或验证其一致性。它具有以下特点：
- 每个内部节点（非叶节点）表示一个属性测