中医病情分析.docx

### 中医病情分析中的Python应用 #### 实验背景与目标 在中医理论体系中，对疾病的诊断不仅仅依赖于现代医学的实验室检查结果，更多的是通过对患者的整体观察和辨证论治来确定患者的“症型”。这一过程往往需要积累大量的临床经验才能做到精准。随着计算机科学特别是数据挖掘技术的发展，人们开始尝试利用这些技术来辅助中医临床决策，提高诊疗效率和准确性。本文将介绍如何运用Python中的关联规则算法（Apriori）进行中医病情分析。 #### 实验目的 本次实验的主要目的是利用患者病理信息发现中医症状间的关联关系及其规律性，并根据这些规律性分析病因、预测病情发展，从而为未来的临床诊治提供参考依据。 #### 实验要求 为了顺利完成实验，参与者需具备以下技能： - 熟练掌握关联规则算法Apriori； - 掌握pandas、scipy、matplotlib、sklearn等Python库的应用； - 能够实现数据离散化和聚类分析。 #### 实验原理 在本案例中，我们关注的是乳腺癌患者的TNM分期与中医症型系数之间的关系。为了解决这个问题，我们采用了Apriori算法来挖掘两者之间的关联性。Apriori算法是一种用于寻找数据集中频繁项集及关联规则的经典算法。其核心思想是利用频繁项集的性质——即任何频繁项集的子集也必须是频繁的——来进行逐层搜索，以减少候选集的数量，从而提高计算效率。 #### 实验步骤详解 **第一步：数据预处理** 数据预处理是数据分析的基础步骤，包括数据清洗、格式转换等。在这个实验中，我们需要从Excel文件中读取数据，并将证型系数作为数据特征进行后续处理。具体操作如下： - 使用pandas库读取名为`data.xls`的Excel文件； - 将证型系数标准化，即每个证型的得分除以其总分，以反映证型的相对强度。 **第二步：数据离散化** 由于Apriori算法不能直接处理连续数值，需要将数据进行离散化处理。具体做法是使用KMeans聚类算法将每个属性分为四类。这里的离散化处理可以简化数据结构，同时保留数据的关键特征。 ```python from sklearn.cluster import KMeans # 数据读取 data = pd.read_excel('data.xls') # 定义聚类数量 k = 4 # 对每一列执行聚类 for column in data.columns: print(f'正在对"{column}"进行聚类') kmodel = KMeans(n_clusters=k) kmodel.fit(data[[column]].to_numpy()) # 聚类中心 r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[column]) # 各类别样本数量 r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() r2 = pd.DataFrame(r2, columns=[f'{column}n']) # 整合结果 r = pd.concat([r1, r2], axis=1).sort_values(column) r[column] = r[column].rolling(2).mean() r[column][1] = 0.0 # 补充缺失值 # 结果存储 if 'result' not in locals(): result = r.T else: result = result.append(r.T) ``` **第三步：关联规则分析** 在完成数据离散化之后，接下来使用Apriori算法挖掘不同症型之间以及症型与TNM分期之间的关联关系。通过设置不同的支持度和支持阈值，可以发现具有较高置信度的关联规则，这些规则对于理解疾病的发生发展机制以及制定合理的治疗方案非常有帮助。 ```python from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules # 将离散化后的数据转换为适合Apriori算法输入的格式 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(result).transform(result) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 应用Apriori算法 frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.1, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) ``` ### 实验总结 通过以上步骤，我们成功地利用Python和相关库实现了中医病情分析的过程。不仅发现了症型之间的内在联系，还探索了症型与疾病发展阶段之间的潜在关联，这为中医临床提供了宝贵的参考信息。未来还可以进一步优化模型参数，提高分析的准确性和实用性。