条件聚类分析方法及其生物医学应用

条件聚类分析方法是一种较新的多元统计方法。根据约束条件之不同，它可分为一维有序样品、二维有序样品及圆周样品3个部分。条件聚类的思想最早由Fisher提出，他还提出一维有序样品的最优分割法。随着社会和科学的发展，人们不但把最优分割法从一维扩展到多维，还提出了更为简单易行的条件系统聚类法。条件聚类方法的思维朴素，理论简单，在许多行业，特别在医学中得到了较为广泛的应用。     

模糊聚类与传统聚类在医学中的应用

本文随机抽取１１０例慢性肝病（肝炎３５例、肝硬化６１例、肝癌１４例），分别用传统聚类和模糊聚类进行分析，传统聚类法以病程、脾大作为慢性肝病的诊断指标，其符合率为５０％，而模糊聚类法以年龄、病程、脾大作为鉴别慢性肝炎、肝硬化、肝癌的较好指标，符合率为８２．７％，两种方法的符合率以后者为优（Ｐ〈０．０１）。所以模糊聚类的分类更易使人接受。     

基于小波去噪的基因表达数据聚类集成算法的研究

目的:为基因表达数据的聚类提供方法学参考.方法:提出了一种小波去噪与模糊聚类集成算法结合起来进行聚类的新算法对酵母细胞的基因表达数据进行聚类,并同模糊聚类集成算法进行比较分析.结果:采用Micro-precision方法对新算法和模糊聚类集成算法进行评价.结果表明本文提出的算法具有较高的聚类精度,并且聚类精度高于模糊聚类集成算法.结论:利用本文提出的算法对基因表达数据具有较好的聚类效果.     

科技期刊互引关系研究-Kohonen神经网络和系统聚类法应用比较

用Kohonen神经网络法和系统聚类法研究期刊间的引用关系,借以探索学科间的内容联系,比较两种方法的应用效果。本研究从期刊引文报告(JCR)2002年光盘版中选取生物医学范畴的心血管、细胞生物、遗传、内科、外科和综合医学类期刊59种。构建59种期刊间的互引矩阵,用Kohonen神经网络法和系统聚类分析法分别进行处理。选用软件是STATISTICS Neural Networks(Version 4.0)和SPSS 11.5。得到两法的聚类结果图,期刊的聚类现象呈现出学科间的联系。两种方法均适用于利用期刊互引矩阵行期刊聚类,从而显示出学科间的交叉渗透关系。相对来说,Kohonen神经网络法的聚类结果更为客观精确。     

神经网络多模型软测量技术及应用

基于多模型思想，采用模糊聚类的方法对软测量数据进行了分类，对每类数据基于神经网络(NN)建模，采用RBF神经网络构造了每个数据样本的隶属度，将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的软测量输出，并对某催化重整生产装置催化剂再生器氧含量进行了建模研究，获得了满意的结果。     

基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模

根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想,提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ均值聚类将训练集分成具有不同聚类中心的子集,每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型,再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果,此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究,结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度,具有     

基于实验均方误差F值的基因表达数据最佳聚类评判方法研究

目的 近年来产生了一些用于分析基因表达数据的聚类算法，却很少有关于评价聚类算法方法的研究。本研究的目的是尝试建立一个定量的评价基因表达数据聚类结果的方法。方法 本研究提供了一个系统的评价聚类结果的方法，利用我们提出的实验均方误差F值对几个常见的聚类算法进行比较。结果 利用F值对类质量的评价和利用已有的生物学知识对类进行分析的结果一致。结论 实验均方误差F值可以定量地评判用于基因表达数据的聚类算法。     

基于加权模糊聚类的污水处理过程故障检测

模糊C均值（FCM）聚类是一种常用的聚类方法,在工业应用时,常因数据的强噪声和非线性导致聚类效果不够理想。提出了一种密度加权、核理论和可能性模糊C均值聚类（PFCM）相结合的聚类方法。该方法采用核函数,将数据映射到线性空间进行聚类分析,消除非线性影响;通过引入点密度概念,加快算法迭代,增强可分性,提高聚类准确率。将该聚类算法用于污水处理过程的故障检测,结果表明该方法不仅能解决非线性问题,而且能有效加快收敛速度。     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法，神经网络采用RBF网络结点结构，聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中，仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

聚类与改良德尔菲法对乳腺癌巩固期证型研究的比较

目的与方法:通过比较采用聚类等统计学分析方法及改良的德尔菲专家咨询法两种不同的方法乳腺癌巩固期辨证分型研究方法与结论的异同,探讨乳腺癌巩固期证候分布特征与本质。结果:采用聚类等统计学分析方法得出乳腺癌巩固期证型应分为4型,采用改良德尔菲法得出应分为6型。结论:两种不同的方法在临床应用中可互相补充,相得益彰,为总结乳腺癌巩固期基本病因病机及指导辨证论治有重要的意义。     

新疆三个少数民族的肤纹参数及聚类分析

本文报告了新疆维吾尔族,哈萨克族,柯尔克孜族的肤纹参数正常值。观察了同名指(区)的花纹组合对应格局,并与理论值作了对比,认为同名指(区)的组合为非随机格局。以L_2作为各民族间的距离,进行聚类分析并绘出聚类图,各民族的肤纹参数有明显的差异。     

聚类分析对肾虚症状的探索性研究

目的用聚类分析方法寻找肾虚症状的自然类群,探讨肾虚证候结构与症状之间的关联关系以及聚类分析应用的局限性。方法用流行病学的思想和原则收集大样本的肾虚症状资料,对这些资料进行科学的整理和分析,利用SPSS统计软件进行相关分析和聚类分析。结果在调查样本中,肾虚症状经过不同角度的分析,其症状群落的结构和关系与中医理论的描述基本一致,为中医诊断学中有关肾虚的症状结构提供了科学的解释。结论中医学在长期的临床积累中经验性地形成了证候与一组症状约定性的关系,但这种关系以及他们的密切程度尚缺乏流行病学基础上的系统研究。聚类方法可以将一组或一群症状自然地聚为一族或一群,从而揭示一组症状与证候之间的密切关系;然而由于聚类分析方法的局限性,对证候与症状的这种分析尚有诸多缺陷。     

医学生批判性思维能力影响因素的多元回归分析

目的 分析临床医学和护理专业学生批判性思维能力的影响因素,为培养医学生批判性思维能力提出科学建议.方法 采用整群抽样法,利用批判性思维能力测量量表(CTDI-CV)对590名临床医学和护理专业学生进行问卷调查.以学生批判性思维能力总分作为因变量;以学生的一般情况及相关因素作为自变量,包括性别、年级、专业、在读学历、独生子女、宗教信仰、家庭情况、户口情况、健康状况、兼职情况、课外平均阅读时间、喜欢专业、实习情况、成就感、是否了解批判性思维以及性格16项内容,采用多元线性回归分析法研究批判性思维能力的影响因素.结果 临床医学和护理专业学生的批判性思维能力与成就感、课外平均阅读时间、对批判性思维能力的了解和宗教信仰4个因素有相关性(P<0.01).结论 注重培养学生的成就感,加强课外阅读能力,增强对批判性思维能力相关知识的了解,以及树立科学的世界观和方法论,是高等医学教育提高学生批判性思维能力的有效途径.     

医学生批判性思维能力影响因素的多元回归分析

目的分析临床医学和护理专业学生批判性思维能力的影响因素,为培养医学生批判性思维能力提出科学建议。方法采用整群抽样法,利用批判性思维能力测量量表（CTD I-CV）对590名临床医学和护理专业学生进行问卷调查。以学生批判性思维能力总分作为因变量;以学生的一般情况及相关因素作为自变量,包括性别、年级、专业、在读学历、独生子女、宗教信仰、家庭情况、户口情况、健康状况、兼职情况、课外平均阅读时间、喜欢专业、实习情况、成就感、是否了解批判性思维以及性格16项内容,采用多元线性回归分析法研究批判性思维能力的影响因素。结果临床医学和护理专业学生的批判性思维能力与成就感、课外平均阅读时间、对批判性思维能力的了解和宗教信仰4个因素有相关性（P〈0.01）。结论注重培养学生的成就感,加强课外阅读能力,增强对批判性思维能力相关知识的了解,以及树立科学的世界观和方法论,是高等医学教育提高学生批判性思维能力的有效途径。     

应用生物信息学技术筛查绒毛膜癌相关基因

目的 比较和挖掘葡萄胎、绒毛膜癌基因表达谱数据,筛选与绒毛膜癌恶性演进相关的新基因。方法 分别以葡萄胎、绒毛膜癌为检测组,均以正常胎盘绒毛为对照组,在对两组各3例葡萄胎、绒毛膜癌进行基因芯片检测的基础上,对其共表达基因表达谱数据进行分层聚类分析,找到有相似表达趋势的候选基因,应用生物信息学方法,进行电子Northern分析及基因结构功能初步分析,用半定量RT-PCR技术对3个筛选基因进行初步鉴定。结果 在所有3例绒毛膜癌基因表达数据中找到共表达候选基因52条,经聚类分析初步筛选出绒毛膜癌相关基因19条,主要包括dynamin(L07807),zinc finger protein ZNF184(U6656),calmodulin(U12022),carboxypeptidase M(BC022276),kataninp60(AF056022),calcineurin binding protein cabin1(NM_012295),transducin-like enhancer protein(TLE1,M99435)等。结论 通过对基因表达谱数据的分析和挖掘,初步筛选了绒毛膜癌相关基因,为寻找绒毛膜癌发生与演进的关键基因提供了新的线索。     

用聚类分析法探讨16种水果对唾液淀粉酶活性的影响

目的 :通过探讨不同水果对唾液淀粉酶活性的影响 ,从营养学角度 ,为科学饮食提供参考。方法 :用碘反应法 ,观察抽样制备的 16种水果汁对唾液淀粉酶活性的影响。结果 :唾液淀粉酶对不同种类的水果酸碱度具有不同的敏感性。结论 :采用多元统计中的聚类分析法处理实验数据 ,可将这 16种水果大致分为 4类 ,从而为人们合理食用水果提供依据。     

故障转移群集在医院信息化建设中的应用

运用故障转移群集的冗余功能，可以实现医院信息系统数据的安全及高可用性，从而确保24小时不间断运行。介绍了故障转移群集的基本概念、类型、原理，以及在医院信息系统中的优势。     

我国少数民族体质特征的聚类分析

目的 探讨我国少数民族体质间的相互关系,并从体质人类学的角度为民族学的研究积累资料。方法 选择1987－1997年发表的18个少数民族的10项体质测量数据（头长、额宽、面宽、下颌角宽、两眼外宽、鼻宽、鼻高、口裂宽、身高、指距）,在SPSS10.0统计软件包中,采用欧氏距离平方系数和组间连接法进行聚类分析。结果 18个民族可分为北方组、南方组和中间组三大类型,其中北方组包括新疆的柯尔克孜族、塔吉克族、哈萨克族、蒙古族以及青海撒拉族、甘肃回族;南方组包括云南的景颇族、傈僳族、纳西族、阿昌族、普米族和苗族;中间组包括甘肃的东乡族、保安族、贵州的仡佬族、水族和广西的侗族、徕族。结论 聚类分析的结果与各民族实际居住的地理位置一致,而且中间组各族居住的地域正好位于从甘肃南部经四川西北高原到云南南部的民族走廓地区,从体质人类学的角度为民族学研究提供了有意义的线索。     

基于模糊相似关系的大样本动态聚类编网法设计

本文论述了模糊动态聚类分析的编网法及其程序设计过程，提供了用计算机进行大样本模糊聚类分析的方法。     

近红外光谱和聚类分析法快速鉴别神经束性质的初步研究

目的:初步研究近红外光谱分析法在鉴别周围神经运动束和感觉束的应用,探讨建立一种快速鉴别周围神经束性质的方法。方法:取Beagle犬的脊神经前根和后根(前根为运动神经,后根为感觉神经),利用近红外漫透射方式进行快速采样,并以它们的近红外吸收图谱用光谱模式识别法中的聚类分析法进行定性分类鉴别。结果:脊神经的前根和后根其一二阶导数光谱较为相近,不能直观进行鉴别;经聚类分析可以将前根和后根归为两类,达到直观鉴别的目的。结论:近红外光谱分析技术有可能成为一种快速鉴别周围神经束性质的方法。