具体描述
《生物医学数据挖掘》将数据挖掘的理论和实践相结合，着重介绍数据挖掘的基本概念及其在生物医学领域内的各种实际应用，旨在使读者能熟悉并理性地应用这种方法，解决医学基础科研及临床研究中的实际问题。《生物医学数据挖掘》的第一章介绍了数据挖掘的基本概念；第二章介绍了进行数据挖掘所必需的数据采集和数据清洗的方法；从第三章～第八章，结合国内外的应用实例，分别介绍了回归分析、关联规则、时间序列分析、序列分析、分类和聚类分析等数据挖掘的常用方法，并在参考文献中列出了这些应用实例的引文出处：第九章简单介绍了数据挖掘软件。
数据挖掘是在统计分析、模式识别、机器学习及数据库技术等基础上发展起来的一门独立学科。该新兴学科具有很强的理论性和实用性，其应用价值体现在：与包括生物医学在内的其他学科相结合，为这些学科的发展提供了新颖的研究方法。
《生物医学数据挖掘》适合于医学院校本科生及研究生、医学基础科研及临床科研工作者、生物医学工程专业学生及技术人员作为教材及参考资料使用。
科技前沿的探索与展望：数字时代的计算科学与应用 本书深入剖析了当代计算科学在解决复杂现实问题中所展现出的强大能力，聚焦于数据驱动的决策制定、智能系统的构建以及跨学科研究的前沿进展。 --- 第一部分：计算理论的基石与演化 本书首先奠定了理解现代计算科学所需的基础理论框架，强调了算法设计与分析在所有应用领域中的核心地位。 第一章：计算复杂性与模型抽象 本章详细阐述了图灵机模型、Lambda演算等经典计算模型的理论边界与能力范围。我们着重探讨了P/NP问题在理论计算机科学中的核心地位及其对实际可解性的影响。通过对不同计算模型（如随机化计算、量子计算的初步概念）的比较分析，读者可以清晰地认识到，任何实际应用中的效率优化都必须回归到其底层的复杂度类别。讨论还涉及了可计算性理论在处理信息熵与信息极限时的应用。 第二章：离散数学与优化原理 优化是计算科学的灵魂。本章深入研究了图论、组合数学在建模现实世界结构中的作用。特别关注了网络流理论、匹配理论在资源分配和调度问题中的应用案例。随后的内容转向连续优化，详细解析了凸优化理论、拉格朗日对偶性以及KKT条件，这些是构建高效机器学习模型的数学基础。我们通过多个实例展示了如何将一个复杂的工程或管理问题，转化为一个可被精确求解或有效近似的数学模型。 第三章：并行与分布式计算架构 随着数据规模的爆炸式增长，单核计算已无法满足需求。本章系统介绍了从多核处理器（SIMD, MIMD）到大规模集群（HPC）的演进历程。重点讲解了MapReduce、Spark等大数据处理框架的编程范式，分析了它们在数据I/O、容错性以及负载均衡方面的设计哲学。此外，也探讨了现代GPU加速计算（CUDA/OpenCL）的原理及其在科学模拟中的显著加速效应。 --- 第二部分：数据驱动的智能系统构建 本部分聚焦于如何从海量、高维数据中提取有效信息，并利用这些信息构建能够自主学习和决策的智能系统。 第四章：统计学习的严谨基础 本章超越了对流行算法的简单介绍，而是深入探究了统计学习理论的核心。详细阐述了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）、VC维理论以及经验风险最小化（ERM）原则。我们对线性回归、逻辑回归等基础模型进行了严格的数学推导，并解释了正则化（L1, L2）在控制模型复杂度、预防过拟合中的精妙作用。 第五章：深度神经网络的结构与训练 深度学习是当前人工智能的核心驱动力。本章系统地梳理了前馈网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）的结构设计。我们不仅关注网络层级的堆叠，更侧重于反向传播算法的优化及其在现代框架中的实现细节。关于优化器的探讨，如Adam、RMSProp的收敛性分析，以及学习率调度策略，是本章的重点。此外，探讨了深度学习中的泛化能力与可解释性（Explainability）面临的挑战。 第六章：无监督学习与特征工程的艺术 在缺乏标签数据的情况下，如何发现数据的内在结构？本章详细介绍了聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）的数学原理及其适用场景。降维技术，如主成分分析（PCA）、t-SNE和流形学习方法，被赋予了深刻的几何解释，用以揭示高维数据的内在低维表示。特征工程被视为一门将领域知识融入模型的艺术，本章通过多个实际案例展示了如何手动或自动地构造出对模型性能至关重要的特征。 第七章：强化学习：决策制定者的诞生 强化学习（RL）是实现自主智能体的关键。本章从马尔可夫决策过程（MDP）的定义出发，逐步引向动态规划方法（如值迭代和策略迭代）。随后，详细介绍了蒙特卡洛方法和时间差分学习（TD Learning），特别是Q-Learning和SARSA的算法流程。对于更复杂的连续控制任务，本书探讨了策略梯度方法（如REINFORCE）以及Actor-Critic架构的理论基础。 --- 第三部分：计算科学在特定领域的应用建模 本部分将前述的计算工具应用于几个高影响力的前沿研究领域，展示其解决实际问题的能力。 第八章：大规模数据流处理与时间序列分析 处理实时生成的数据流（如传感器数据、金融交易）需要专门的计算范式。本章探讨了滑动窗口技术、增量式更新算法，以及如何利用流式图计算来检测异常和模式。在时间序列分析方面，我们详细解析了ARIMA模型、状态空间模型（如卡尔曼滤波）在状态估计和短期预测中的精确应用。 第九章：计算物理与高性能模拟 计算科学为物理定律的求解提供了强大的计算工具。本章重点介绍偏微分方程（PDEs）的数值解法，包括有限差分法（FDM）、有限元法（FEM）和有限体积法（FVM）。通过具体的流体力学（CFD）或材料科学的模拟案例，展示了如何利用大规模并行计算资源，将复杂的物理模型转化为可执行的数值求解器。 第十-十二章：跨学科的计算范式——以计算化学与环境模型为例 （此处省略对生物医学内容的直接描述，转而关注计算科学的通用性） 第十章：计算化学与分子动力学模拟 本章关注如何使用分子力学和量子化学计算来预测材料性质。探讨了密度泛函理论（DFT）的基础概念及其在计算电子结构中的应用。随后，详细介绍了分子动力学（MD）模拟的算法，包括 Verlet 积分和处理长程相互作用（如 PME 算法）的技术，这些是理解物质微观行为的关键。 第十一章：地理空间信息系统（GIS）的计算几何 地理空间数据具有独特的拓扑结构和空间依赖性。本章侧重于计算几何在GIS中的应用，如空间索引结构（R-tree）、最近邻搜索算法的优化。同时，讨论了如何利用图论算法（如Dijkstra算法）解决网络路由和资源可达性问题。 第十二章：可解释性、公平性与计算伦理 随着智能系统渗透到社会关键领域，其决策的透明度成为核心议题。本章探讨了后 Hoc 可解释性方法（如LIME, SHAP值）的数学原理，用以揭示模型内部的特征贡献。此外，对算法公平性（Fairness）的度量（如平等机会、统计均等）进行了严格的数学定义和评估，并讨论了如何在模型设计和数据收集阶段嵌入伦理考量。 --- 总结与展望 本书的最终目标是为读者提供一个坚实、全面的计算科学知识体系，使其能够驾驭从底层算法到前沿应用开发的全部流程，为解决人类社会面临的复杂计算挑战做好准备。 ---
作者简介
目录信息
第一章 概论 1.1 什么是数据挖掘 1.1.1 数据、信息和知识 1.1.2 数据挖掘的定义 1.2 数据挖掘的应用 1.2.1 应用 1.2.2 方法 1.3 生物医学数据挖掘的特殊性 1.3.1 医学数据的特殊性 1.3.2 伦理、法律和社会等方面对私密敏感的问题 1.3.3 医学的特殊性质 1.4 数据挖掘的评价 1.4.1 样本的组织 1.4.2 有指导学习的评价 1.4.3 无指导学习的评价 1.5 数据挖掘的过程 第二章 医学数据采集与准备 2.1 数据的采集与组织 2.1.1 数据的采集、存储和管理 2.1.2 数据的组织 2.2 数据预处理 2.2.1 数据预处理的目的 2.2.2 数据的分布特性 2.2.3 数据清洗 2.2.4 数据整合 2.2.5 数据变换 2.2.6 数据精简 第三章 回归分析 3.1 回归分析的功能 3.2 常用的回归分析方法 3.2.1 线性回归 3.2.2 Logistic回归 3.2.3 人工神经网络 3.2.4 回归树 3.3 回归分析的应用一子宫颈癌患者生存率的预测. 3.3.1 研究目标分析 3.3.2 数据采集及预处理 3.3.3 数据挖掘与分析 3.3.4 性能评价与比较 3.4 回归分析的应用一乳腺癌患者的预后分析 3.4.1 研究目标分析 3.4.2 数据采集及预处理 3.4.3 数据挖掘与分析 3.4.4 性能评价与比较 第四章 关联规则 4.1 关联规则的功能 4.1.1 关联规则的定义 4.1.2 关联规则的质量和重要性 4.2 关联规则的分析方法 4.2.1 关联规则分析的基本方法 4.2.2 剪枝和合并 4.3 关联规则的应用——睹尿病患者的筛查 4.3.1 研究目的分析 4.3.2 数据采集及预处理 4.3.3 数据挖掘与分析 4.4 关联规则的应用一院内感染监测控制 4.4.1 研究目的分析 4.4.2 数据采集及预处理 4.4.3 数据挖掘与分析 第五章 时间序列分析 5.1 时间序列分析的功能 5.1.1 什么是时间序列数据 5.1.2 时间序列分析的功能 5.2 时间序列分析的方法 5.2.1 时间序列数据的精简和变换 5.2.2 时间序列数据的趋势分析 5.2.3 时间序列数据中的相似性 5.3 时间序列分析的应用——I型糖尿病患者血糖水平变化规律 5.3.1 研究目标分析 5.3.2 数据的采集、处理及挖掘 第六章 序列分析 6.1 序列分析的功能 6.1.1 序列数据的基本概念 6.1.2 序列数据分析的功能 6.2 生物医学中的序列分析方法 6.2.1 生物医学中的序列数据 6.2.2 生物医学序列数据的比对 6.3 序列分析的应用一妊娠期药物副作用研究 6.3.1 研究目标分析 6.3.2 数据采集及预处理 6.3.3 数据挖掘与分析 第七章 分类 7.1 分类的功能 7.1.1 分类的定义和功能 7.1.2 分类的一般方法 7.2 分类的方法 7.2.1 分类方法的关键技术 7.2.2 特征属性的选择 7.2.3 分类器的选择 7.3 分类的应用一冠心病预测 7.3.1 研究目标 7.3.2 数据采集与处理 7.3.3 数据挖掘与分析 7.4 分类的应用一失语症分类 7.4.1 研究目标 7.4.2 数据采集与处理 7.4.3 数据挖掘与分析 第八章 聚类分析 8.1 聚类分析的功能 8.1.1 聚类分析的定义和作用 8.1.2 聚类分析中的相似性度量 8.2 聚类分析的方法 8.2.1 聚类分析方法 8.2.2 高维特征空间中的聚类 8.3 聚类分析的应用——住院患者人群分类 8.3.1 研究目标 8.3.2 数据采集与处理 8.3.3 数据挖掘与分析 第九章 数据挖掘软件 9.1 数据挖掘软件产品 9.1.1 数据挖掘系统产品 9.1.2 如何选择数据挖掘软件 9.2 数据挖掘软件的运行环境 9.2.1 输入数据形式 9.2.2 数据输出形式 9.3 数据挖掘软件的功能构成 9.3.1 SAS／Enterprise Miner功能简介 9.3.2 SPSS／Clementine功能简介 参考文献
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