数据挖掘技术在乳腺癌辅助诊断中的应用

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1、华中农业大学本科毕业论文（或设计）目录摘要III关键词IIIAbstractIIIKeyWordsIII1前言11.1研究问题的提出11.2数据挖掘技术概述11.2.1什么是数据挖掘11.2.2数据挖掘的功能11.2.3数据挖掘的方法及工具21.2.4数据挖掘的步骤21.2.5数据挖掘存在的问题31.3数据挖掘在疾病辅助诊断中的应用31.4本文的组织结构32实验建立32.1实验环境描述32.2数据挖掘中分类的实现32.3问题的理解与分析42.3.1算法的选取42.3.2十折交叉验证52.3.3数据准备52.3.4数据处理62.3.5数据的分类73系统实现

2、73.1数据输入83.2主框架实现83.3十折交叉验证93.4创建模型93.5对未知数据进行分类预测93.6结果输出94结果分析104.1交叉验证结果及性能评价104.2各算法优劣性比较114.2.1AdaBoost.M1算法114.2.2OneR算法124.2.3Logistic算法124.2.4NavieBayes算法134.3结论154.3.1实验结果分析154.3.2下一步工作155总结1516华中农业大学本科毕业论文（或设计）参考文献16致谢1716华中农业大学本科毕业论文（或设计）数据挖掘技术在乳腺癌辅助诊断中的应用摘要社会的进步带动了医院信

3、息化进程的发展，计算机技术在医疗诊断中也得到越来越广的应用。在医疗领域，用数据挖掘技术进行相关数据的处理和分析，能为临床诊断提供一定的参考信息。本文以乳腺癌数据作为研究对象，采用UCI中Wisconsin-Madison大学医院通过人体乳腺癌组织针穿刺收集的数据，利用数据挖掘技术对数据中九个特征进行处理、分析，并进行分类建模，通过对数据挖掘中几种常用方法的分析，比较它们在医疗应用中的性能，并通过训练出的分类器，对未标记结果的乳腺癌数据进行预测，得出诊断结果。实验结果表示，在处理本文乳腺癌数据时，朴素贝叶斯算法产生的效率最高。关键词数据挖掘；乳腺癌；辅助诊

4、断；朴素贝叶斯DataMininginsupportingthediagnosisofbreastcancerAbstractSocialprogressbroughtaboutthedevelopmentprocessofhospitalinformation,computertechnologyinmedicaldiagnosishasbeenmorewidelyapplied.Inthemedicalfield,usingdataminingtechnology,dataprocessingandanalysis,clinicaldiagnosis

5、canprovideareferenceinformation.Inthispaper,dataforthestudyofbreastcancerusingtheUCIUniversityofWisconsin-MadisonHospitalinhumanbreasttissuebyneedleaspirationtocollectthedata,usingdataminingtechnologyontheninecharacteristicsofdataprocessing,analysisandclassificationmodeling,bySev

6、eralcommonmethodsofdatamininganalysis,comparisonoftheirperformanceinmedicalapplications,andbytrainingaclassifier,ontheunlabeleddatatopredicttheoutcomeofbreastcancer,diagnosticresultsobtained.Theresultsindicatedthat,indealingwiththisbreastcancerdata,NavieBayesalgorithmproducestheh

7、ighestefficiency.KeyWordsdatamining；breastcancer；diagnosis；NavieBayes16华中农业大学本科毕业论文（或设计）1前言1.1研究问题的提出社会信息化的迅猛发展，促进了计算机技术在各行各业中的广泛应用。在医疗卫生领域，诊断技术的发展，使得各医疗部门积累了大量的医疗诊断信息。例如病人的医学影像资料，各生命体征指标等，都可能包含着临床辅助诊断依据的重要信息，因此有必要利用相关技术对这些信息进行分析和处理。在当前临床医疗研究领域，癌症的诊断和治疗是其中的重要课题。癌症的早期诊断和定位是挽救患者生命的

8、关键。资料表明，乳腺癌是女性中最为常见的癌症之一，危害着妇女的生命健康。数据挖掘