【数据挖掘实战】——中医证型的关联规则挖掘(Apriori算法)(数据挖掘 实战)

【数据挖掘实战】——中医证型的关联规则挖掘(Apriori算法)

目录

一、背景和挖掘目标

1、问题背景

2、传统方法的缺陷

3、原始数据情况

4、挖掘目标

二、分析方法和过程

1、初步分析

2、总体过程

第1步：数据获取

第2步：数据预处理

第3步：构建模型

三、思考和总结

---

推荐整理分享【数据挖掘实战】——中医证型的关联规则挖掘(Apriori算法)(数据挖掘 实战)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:数据挖掘实战教程,数据挖掘实战教程,数据 挖掘,数据挖掘快速入门,数据挖掘入门教程,数据挖掘 入门,数据挖掘经典教程,数据 挖掘,内容如对您有帮助，希望把文章链接给更多的朋友！

项目地址：Datamining_project: 数据挖掘实战项目代码

一、背景和挖掘目标1、问题背景中医药治疗乳腺癌有着广泛的适应证和独特的优势。从整体出发，调整机体气血、阴阳、脏腑功能的平衡，根据不同的临床证候进行辨证论治。确定“先证而治”的方向：即后续证侯尚未出现之前，需要截断恶化病情的哪些后续证侯。找出中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性，并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴。能够帮助乳腺癌患者手术后体质的恢复、生存质量的改善，有利于提高患者的生存机率。2、传统方法的缺陷中医辨证极为灵活，虽能够处理患者的复杂多变的临床症状，体现出治疗优势。但缺乏统一的规范，难以做到诊断的标准化。疾病的复杂性和体质的差异性，造成病人大多是多种证素兼夹复合。临床医师可能会被自身的经验所误导，单纯对症治疗，违背了中医辨证论治的原则。同一种疾病的辨证分型，往往都有不同见解，面对临床症状不典型的患者，初学者很难判断。3、原始数据情况患者信息属性说明：针对患者的信息，对每个属性进行相应说明。

患者信息数据：包含患者的基本信息以及病理症状等。

4、挖掘目标借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系；对截断治疗提供依据，挖掘潜性证素。二、分析方法和过程1、初步分析针对乳腺癌患者，可运用中医截断疗法进行治疗，在辨病的基础上围绕各个病程的特殊证候先证而治型；依据医学指南，将乳腺癌辨证统一化，为六种证型。且患者在围手术期、围化疗期、围放疗期和内分泌治疗期等各个病程阶段，基本都会出现特定的临床症状。通过关联规则算法，挖掘各中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。探索不同分期阶段的三阴乳腺癌患者的中医证素分布规律，以及截断病变发展、先期干预的治疗思路，指导三阴乳腺癌的中医临床治疗。2、总体过程

 第1步：数据获取 采用调查问卷的形式对数据进行搜集。拟定调查问卷表并形成原始指标表；定义纳入标准与排除标准；将收集回来的问卷表整理成原始数据。问卷调查需要满足两个条件:问卷信息采集者均要求有中医诊断学基础，能准确识别病人的舌苔脉象，用通俗的语言解释医学术语，并确保患者信息填写准确；问卷调查对象必须是三阴乳腺癌患者，他们是某省中医院以及肿瘤医院等各大医院各病程阶段1253位三阴乳腺癌患者。

拟定调查问卷表并形成原始指标表:

 定义纳入标准与排除标准:

标准

详细信息

纳入标准

病理诊断为乳腺癌。病历完整，能提供既往接受检查、治疗等相关信息，包括发病年龄、月经状态、原发肿瘤大小、区域淋巴结状态、组织学类型、组织学分级、P53表达、VEGF表达等，作为临床病理及肿瘤生物学的特征指标。没有精神类疾病，能自主回答问卷调查者。

排除标准

本研究中临床、病理、肿瘤生物学指标不齐全者。存在第二肿瘤（非乳腺癌转移）。精神病患者或不能自主回答问卷调查者。不愿意参加本次调查者或中途退出本次调查者。填写的资料无法根据诊疗标准进行分析者。 第2步：数据预处理 1.数据清洗：收回的问卷中，存在无效的问卷，为了便于模型分析，需要对其进行清洗处理。

 2.属性规约：删除不相关属性，选取其中六种证型得分、患者编号和TNM分期属性。

患者

编号

肝气郁结证得分

热毒蕴结证得分

冲任失调证得分

气血两虚证得分

脾胃虚弱证得分

肝肾阴虚证得分

TNM分期

20140001

7

30

7

23

18

17

H4

20140179

12

34

12

16

19

5

H4

……

……

……

……

……

……

……

……

20140930

4

4

12

12

7

15

H4

3.数据变换属性构造：为了更好的反应出中医证素分布的特征，采用证型系数代替具体单证型的证素得分，证型相关系数计算公式如下：证型系数 = 该证型得分／该证型总分。

数据离散化：Apriori关联规则算法无法处理连续性数值变量，对数据进行离散化。本例采用聚类算法对各个证型系数进行离散化处理，将每个属性聚成四类。

聚类离散化，最后的result的格式为：

1 2 3 4A 0 0.178698 0.257724 0.351843An 240 356.000000 281.000000 53.000000即(0, 0.178698]有240个，(0.178698, 0.257724]有356个，依此类推。from __future__ import print_functionimport pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeans # 导入K均值聚类算法datafile = '../data/data.xls' # 待聚类的数据文件processedfile = '../tmp/data_processed.xls' # 数据处理后文件typelabel = {u'肝气郁结证型系数': 'A', u'热毒蕴结证型系数': 'B', u'冲任失调证型系数': 'C', u'气血两虚证型系数': 'D', u'脾胃虚弱证型系数': 'E', u'肝肾阴虚证型系数': 'F'}k = 4 # 需要进行的聚类类别数# 读取数据并进行聚类分析data = pd.read_excel(datafile) # 读取数据keys = list(typelabel.keys())result = pd.DataFrame()if __name__ == '__main__': # 判断是否主窗口运行，如果是将代码保存为.py后运行，则需要这句，如果直接复制到命令窗口运行，则不需要这句。 for i in range(len(keys)): # 调用k-means算法，进行聚类离散化 print(u'正在进行“%s”的聚类...' % keys[i]) kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4) # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 kmodel.fit(data[[keys[i]]].as_matrix()) # 训练模型 r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[typelabel[keys[i]]]) # 聚类中心 r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() # 分类统计 r2 = pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys[i]] + 'n']) # 转为DataFrame，记录各个类别的数目 r = pd.concat([r1, r2], axis=1).sort(typelabel[keys[i]]) # 匹配聚类中心和类别数目 r.index = [1, 2, 3, 4] r[typelabel[keys[i]]] = pd.rolling_mean(r[typelabel[keys[i]]], 2) # rolling_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。 r[typelabel[keys[i]]][1] = 0.0 # 这两句代码将原来的聚类中心改为边界点。 result = result.append(r.T) result = result.sort() # 以Index排序，即以A,B,C,D,E,F顺序排 result.to_excel(processedfile)第3步：构建模型

1、中医证型关联模型：

采用关联规则算法，输入建模参数，探索乳腺癌患者TNM分期与中医证型系数之间的关系，挖掘他们之间的关联关系。注：结合实际业务分析且需要多次设置，确定最小支持度与最小置信度。本例的输入参数为：最小支持度6%、最小置信度75%。

import pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeansdatafile = 'data.xls' # 待聚类的数据文件processedfile = 'data_processed.xlsx' # 处理后的文件typelabel = {'肝气郁结证型系数':'A', '热毒蕴结证型系数':'B', '冲任失调证型系数':'C', '气血两虚证型系数':'D', '脾胃虚弱证型系数':'E', '肝肾阴虚证型系数':'F'}k = 4 # 需要的聚类类别数# 读取数据并且进行聚类data = pd.read_excel(datafile)keys = list(typelabel.keys())result = pd.DataFrame()if __name__ == '__main__': # 判断是否主窗口运行 ''' 当.py文件被直接运行时，if __name__ == '__main__'之下的代码块将被运行； 当.py文件以模块形式被导入时，if __name__ == '__main__'之下的代码块不被运行。 ''' for i in range(len(keys)): # 调用k-means算法,进行聚类离散化 print('正在进行 "%s" 的聚类...' % keys[i]) kmodel = KMeans(n_clusters=k) kmodel.fit(data[[keys[i]]].values) # 训练模型 r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[typelabel[keys[i]]]) # 聚类中心 r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() # 分类统计 r2 = pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys[i]]+'n']) # 转为DataFrame，记录各个类别的数目 r = pd.concat([r1, r2], axis=1).sort_values(by= typelabel[keys[i]]) # 匹配聚类中心和类别数目,并按值排序 r.index = [1, 2, 3, 4] r[typelabel[keys[i]]] = r[typelabel[keys[i]]].rolling(2).mean() # rolling().mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点 r[typelabel[keys[i]]][1] = 0.0 # 将原来的聚类中心改为边界点 result = result.append(r.T) result = result.sort_index() # 以index排序，即以ABCDEF排序 result.to_excel(processedfile)

 聚类之后的结果：

Apriori关联规则算法 

#-*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionimport pandas as pd#自定义连接函数，用于实现L_{k-1}到C_k的连接def connect_string(x, ms): x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x)) l = len(x[0]) r = [] for i in range(len(x)): for j in range(i,len(x)): if x[i][:l-1] == x[j][:l-1] and x[i][l-1] != x[j][l-1]: r.append(x[i][:l-1]+sorted([x[j][l-1],x[i][l-1]])) return r#寻找关联规则的函数def find_rule(d, support, confidence, ms = u'--'): result = pd.DataFrame(index=['support', 'confidence']) #定义输出结果 support_series = 1.0*d.sum()/len(d) #支持度序列 column = list(support_series[support_series > support].index) #初步根据支持度筛选 k = 0 while len(column) > 1: k = k+1 print(u'\n正在进行第%s次搜索...' %k) column = connect_string(column, ms) print(u'数目：%s...' %len(column)) sf = lambda i: d[i].prod(axis=1, numeric_only = True) #新一批支持度的计算函数 #创建连接数据，这一步耗时、耗内存最严重。当数据集较大时，可以考虑并行运算优化。 d_2 = pd.DataFrame(list(map(sf,column)), index = [ms.join(i) for i in column]).T support_series_2 = 1.0*d_2[[ms.join(i) for i in column]].sum()/len(d) #计算连接后的支持度 column = list(support_series_2[support_series_2 > support].index) #新一轮支持度筛选 support_series = support_series.append(support_series_2) column2 = [] for i in column: #遍历可能的推理，如{A,B,C}究竟是A+B-->C还是B+C-->A还是C+A-->B？ i = i.split(ms) for j in range(len(i)): column2.append(i[:j]+i[j+1:]+i[j:j+1]) cofidence_series = pd.Series(index=[ms.join(i) for i in column2]) #定义置信度序列 for i in column2: #计算置信度序列 cofidence_series[ms.join(i)] = support_series[ms.join(sorted(i))]/support_series[ms.join(i[:len(i)-1])] for i in cofidence_series[cofidence_series > confidence].index: #置信度筛选 result[i] = 0.0 result[i]['confidence'] = cofidence_series[i] result[i]['support'] = support_series[ms.join(sorted(i.split(ms)))] result = result.T.sort_values(['confidence','support'], ascending = False) #结果整理，输出 print(u'\n结果为：') print(result) return result

 首先设置建模参数最小支持度、最小置信度，输入建模样本数据。然后采用Apriori关联规则算法对建模的样本数据进行分析，以模型参数设置的最小支持度、最小置信度以及分析目标作为条件，如果所有的规则都不满足条件，则需要重新调整模型参数，否则输出关联规则结果。

import pandas as pd# from apriori import * # 导入自行编写的高效的Apriori函数import time # 导入时间库用来计算用时inputfile = 'apriori.txt' # 输入事务集文件data = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype=object)start = time.perf_counter() # 计时开始(新版本不支持clock，用time.perf_counter()替换)print('\n转换原始数据至0-1矩阵')ct = lambda x : pd.Series(1, index=x[pd.notnull(x)]) # 转换0-1矩阵的过渡函数，即将标签数据转换为1b = map(ct, data.values) # 用map方式执行# Dataframe参数不能是迭代器c = list(b)data = pd.DataFrame(c).fillna(0) # 实现矩阵转换，除了1外，其余为空，空值用0填充end = time.perf_counter() # 计时结束print('\n转换完毕,用时:%0.2f秒' % (end-start))del b # 删除中间变量b，节省内存support = 0.06 # 最小支持度confidence = 0.75 # 最小置信度ms = '---' # 连接符，默认'--'，用来区分不同元素，如A--B，需要保证原始表格不含有该字符start = time.perf_counter() # 计时开始print('\n开始搜索关联规则')find_rule(data, support, confidence, ms)end = time.perf_counter() # 计时结束print('\n转换完毕,用时:%0.2f秒' % (end-start))

2、模型分析

TNM分期为H4期的三阴乳腺癌患者证型主要为肝肾阴虚证、热毒蕴结证、肝气郁结证和冲任失调，H4期患者肝肾阴虚证和肝气郁结证的临床表现较为突出，其置信度最大达到87.96%。

 3、模型应用

根据关联结果，结合实际情况，为患者未来的症治提供有效的帮助。

a)IV期患者出现肝肾阴虚证之表现时，应当以滋养肝肾为补，清热解毒为攻，攻补兼施，截断热毒蕴结证的出现。

b)患者多有肝气郁结证的表现，治疗时须重视心理调适，对其进行身心一体的综合治疗。

三、思考和总结

1、Python的流行库中都没有自带的关联规则函数，相应的关联规则函数，函数依赖于Pandas库。该函数是很高效的（就实现Apriori算法而言），可作为工具函数在需要时使用。

2、Apriori算法的关键两步为找频繁集与根据置信度筛选规则，明白这两步过程后，才能清晰的编写相应程序。3、本案例采用聚类的方法进行数据离散化，其他的离散化方法如：等距、等频、决策树、基于卡方检验等，试比较各个方法的优缺点。