聚类分析法在癌胚抗原数据挖掘分析中的应用研究

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摘要：目的 探讨聚类分析方法在癌胚抗原数据的应用,以获取有价值的诊断信息。方法 回顾分析自2008年4月至2013年4月癌胚抗原数据,采用SPSS Clementine数据挖掘软件的K-means模型,对CEA相关的性别、年龄等特征用聚类分析法进行挖掘,分析癌胚抗原及关联特征的临床意义。结果K-means算法对12532行癌胚抗原数据的挖掘结果分5组,其中3组有医学意义,特别是平均年龄为88.541岁的高龄男性老年患者罹患癌症的概率,较老年女性及低龄老年男性更高,临床上应加大对该部分人群的体检力度,争取早发现早治疗。结论 通过对血清癌胚抗原结果进行数据挖掘,发现聚类结果符合医学意义,可实现精准的预防及治疗。http://www.cqvip.com//QK/96363X/201604/669816684.html

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关键词：聚类分析 应用研究 数据挖掘 分析法 clementine 数据挖掘 聚类分析 癌胚抗原