醫(yī)學統(tǒng)計學聚類分析基礎與應用演講人：日期:目錄CATALOGUE02數據預處理要求03主要聚類方法分類04軟件實現路徑05結果解讀規(guī)范06醫(yī)學應用實例01聚類分析概述01聚類分析概述PART基本概念與核心原理基本概念聚類分析是一種將相似的對象歸為一類，將不相似的對象歸為不同類的統(tǒng)計方法。01核心原理根據樣本之間的相似性進行歸類，使得同一類內的樣本差異最小，不同類之間的差異最大。02常用的聚類算法層次聚類、K均值聚類、基于網格的聚類等。03醫(yī)學研究應用場景疾病分類研究藥物研發(fā)基因表達數據分析公共衛(wèi)生監(jiān)測根據患者的臨床特征，將患者分為不同的亞型，為精準治療提供依據。通過聚類分析，發(fā)現具有相似表達模式的基因群，揭示基因調控網絡和生物通路。運用聚類分析，挖掘藥物的潛在作用機制，為新藥研發(fā)提供參考。通過聚類分析，發(fā)現疾病暴發(fā)和流行的規(guī)律，為公共衛(wèi)生干預提供依據。與其他多元分析的區(qū)別與主成分分析（PCA）的區(qū)別PCA主要用于降維和特征提取，而聚類分析旨在將樣本歸為不同的類別。與判別分析的區(qū)別與因子分析的區(qū)別判別分析是在已知分類的情況下進行分類，而聚類分析是在未知分類的情況下進行分類。因子分析主要用于變量降維和提取潛在變量，而聚類分析則關注樣本之間的相似性和差異性。12302數據預處理要求PART數據標準化處理方法將原始數據進行標準正態(tài)分布轉換，使數據具有相同均值和標準差。Z-score標準化將數據縮放到[0,1]或[-1,1]區(qū)間內，保留原始數據的分布特征。最小-最大標準化通過移動數據的小數點位置進行標準化，常用于數據值跨度較大的場景。小數定標標準化相似性/距離指標選擇歐氏距離曼哈頓距離余弦相似度皮爾遜相關系數衡量兩個樣本之間的絕對距離，常用于連續(xù)型變量。衡量兩個樣本在標準坐標系上的絕對軸距總和，適用于高維數據。衡量兩個樣本向量之間的夾角余弦值，忽略向量長度，注重方向相似性。衡量兩個變量之間的線性相關性，值域為[-1,1]。缺失值處理策略刪除缺失值插值法均值填充多重插補直接刪除含有缺失值的樣本或特征，適用于缺失值占比較小的情況。使用變量均值或中位數對缺失值進行填充，簡單易行但可能導致數據分布發(fā)生變化。根據已知數據點推算未知數據點，包括線性插值、多項式插值等，適用于具有時間順序的數據。利用多個模型或方法對缺失值進行插補，綜合考慮多個因素，提高插補準確性。03主要聚類方法分類PART數據準備計算距離矩陣選擇合適的樣本和變量，進行數據清洗和標準化處理。根據樣本之間的距離度量方法，計算樣本間的距離矩陣。層次聚類法步驟解析層次聚類根據距離矩陣，將最近的兩個樣本合并成一個新類，并更新距離矩陣，繼續(xù)合并直到所有樣本都被歸入一個類中。結果解釋根據聚類結果，對樣本進行分類，并解釋類的含義和類的特征。K均值聚類操作要點初始類中心的選擇K均值聚類算法對初始類中心的選擇比較敏感，初始類中心的選擇會影響最終的聚類結果。迭代計算通過計算每個樣本到各個類中心的距離，將樣本分配到最近的類中心，并更新類中心的位置，不斷迭代直到類中心不再發(fā)生變化。K值的選擇K值的選擇對聚類結果有很大影響，需要根據實際情況和聚類目的進行選擇。結果的評估通過計算聚類結果的類內距和類間距，以及輪廓系數等指標來評估聚類效果。先進行層次聚類對數據進行初步的分類，得到若干個小類。優(yōu)點結合了層次聚類和K均值聚類的優(yōu)點，可以處理大規(guī)模數據集，并且可以得到較為準確的聚類結果。缺點需要設置多個參數，如層次聚類的距離度量方法、K均值聚類的K值等，參數的選擇對聚類結果有很大影響。再進行K均值聚類在小類內進行K均值聚類，得到最終的聚類結果。兩階段法混合應用0102030404軟件實現路徑PARTSPSS聚類分析模塊演示系統(tǒng)聚類兩步聚類K均值聚類聚類結果可視化適用于樣本量較小的情況，通過譜系圖展示聚類過程?？焖?、高效，適用于大樣本數據集，需提前確定K值。結合系統(tǒng)聚類和K均值聚類的優(yōu)點，可處理更大規(guī)模數據集。提供樹狀圖、散點圖等多種圖形，直觀展示聚類效果。R語言核心程序實現數據預處理距離計算聚類算法結果評估使用`scale()`函數進行標準化處理，消除量綱影響。通過`dist()`函數計算樣本之間的距離，支持多種距離度量方法。調用`hclust()`函數進行系統(tǒng)聚類，或使用`kmeans()`函數進行K均值聚類。利用輪廓系數等指標評估聚類效果，確定最佳聚類數。Python實戰(zhàn)案例說明數據加載與預處理使用Pandas庫加載數據，并進行缺失值、異常值處理。02040301聚類模型構建運用Scikit-learn庫中的KMeans、AgglomerativeClustering等類實現聚類分析。特征選擇與降維通過相關性分析、PCA等方法選擇重要特征，降低數據維度。結果解釋與優(yōu)化可視化聚類結果，調整參數優(yōu)化聚類效果，并解讀聚類結果的實際意義。05結果解讀規(guī)范PART樹狀圖與冰柱圖判讀通過樹狀圖展示聚類分析的結果，包括聚類數目、樣本聚類歸屬等。樹狀圖通過冰柱圖展示聚類分析的結果，可以直觀地呈現樣本之間的相似性和差異性。冰柱圖對聚類結果進行類別特征的描述，包括每個類別的樣本數量、平均值、中位數等統(tǒng)計量。類別特征描述分析聚類結果中各類別在特征空間上的分布情況，探索不同特征對聚類結果的影響。特征空間分析0102類別特征描述方法聚類效果驗證指標輪廓系數衡量聚類效果的重要指標，值越大表示聚類效果越好。01類別一致性指標通過比較聚類結果與真實分類結果的相似性來評估聚類效果。02信息增益衡量聚類后信息熵的減少程度，信息增益越大表示聚類效果越好。0306醫(yī)學應用實例PART疾病亞型分類研究利用聚類分析可以將癌癥患者分為不同的亞型，從而實現針對性治療和預后評估。癌癥亞型分類神經系統(tǒng)疾病精神疾病聚類分析可以識別神經系統(tǒng)疾病的多種亞型，如阿爾茨海默病、帕金森病等，為個性化治療提供依據。聚類分析有助于精神疾病的分類和診斷，如抑郁癥、焦慮癥等，為合理治療提供參考。公共衛(wèi)生人群分層聚類分析可以幫助區(qū)分健康人群和潛在疾病人群，以便采取有效的預防措施。健康人群與疾病人群區(qū)分聚類分析可以識別傳染病的傳播途徑和易感人群，為制定防控策略提供依據。傳染病監(jiān)測聚類分析可以識別慢性病的不同表型，為患者提供個性化的治療方案。慢性病管理基因表達數據分析藥物反應預測