第一章 概論 　　1.1 什麼是數據挖掘 　　1.1.1 數據、信息和知識 　　1.1.2 數據挖掘的定義 　　1.2 數據挖掘的應用 　　1.2.1 應用 　　1.2.2 方法 　　1.3 生物醫學數據挖掘的特殊性 　　1.3.1 醫學數據的特殊性 　　1.3.2 倫理、法律和社會等方麵對私密敏感的問題 　　1.3.3 醫學的特殊性質 　　1.4 數據挖掘的評價 　　1.4.1 樣本的組織 　　1.4.2 有指導學習的評價 　　1.4.3 無指導學習的評價 　　1.5 數據挖掘的過程 　　第二章 醫學數據采集與準備 　　2.1 數據的采集與組織 　　2.1.1 數據的采集、存儲和管理 　　2.1.2 數據的組織 　　2.2 數據預處理 　　2.2.1 數據預處理的目的 　　2.2.2 數據的分布特性 　　2.2.3 數據清洗 　　2.2.4 數據整閤 　　2.2.5 數據變換 　　2.2.6 數據精簡 　　第三章 迴歸分析 　　3.1 迴歸分析的功能 　　3.2 常用的迴歸分析方法 　　3.2.1 綫性迴歸 　　3.2.2 Logistic迴歸 　　3.2.3 人工神經網絡 　　3.2.4 迴歸樹 　　3.3 迴歸分析的應用一子宮頸癌患者生存率的預測. 　　3.3.1 研究目標分析 　　3.3.2 數據采集及預處理 　　3.3.3 數據挖掘與分析 　　3.3.4 性能評價與比較 　　3.4 迴歸分析的應用一乳腺癌患者的預後分析 　　3.4.1 研究目標分析 　　3.4.2 數據采集及預處理 　　3.4.3 數據挖掘與分析 　　3.4.4 性能評價與比較 　　第四章 關聯規則 　　4.1 關聯規則的功能 　　4.1.1 關聯規則的定義 　　4.1.2 關聯規則的質量和重要性 　　4.2 關聯規則的分析方法 　　4.2.1 關聯規則分析的基本方法 　　4.2.2 剪枝和閤並 　　4.3 關聯規則的應用——睹尿病患者的篩查 　　4.3.1 研究目的分析 　　4.3.2 數據采集及預處理 　　4.3.3 數據挖掘與分析 　　4.4 關聯規則的應用一院內感染監測控製 　　4.4.1 研究目的分析 　　4.4.2 數據采集及預處理 　　4.4.3 數據挖掘與分析 　　第五章 時間序列分析 　　5.1 時間序列分析的功能 　　5.1.1 什麼是時間序列數據 　　5.1.2 時間序列分析的功能 　　5.2 時間序列分析的方法 　　5.2.1 時間序列數據的精簡和變換 　　5.2.2 時間序列數據的趨勢分析 　　5.2.3 時間序列數據中的相似性 　　5.3 時間序列分析的應用——I型糖尿病患者血糖水平變化規律 　　5.3.1 研究目標分析 　　5.3.2 數據的采集、處理及挖掘 　　第六章 序列分析 　　6.1 序列分析的功能 　　6.1.1 序列數據的基本概念 　　6.1.2 序列數據分析的功能 　　6.2 生物醫學中的序列分析方法 　　6.2.1 生物醫學中的序列數據 　　6.2.2 生物醫學序列數據的比對 　　6.3 序列分析的應用一妊娠期藥物副作用研究 　　6.3.1 研究目標分析 　　6.3.2 數據采集及預處理 　　6.3.3 數據挖掘與分析 　　第七章 分類 　　7.1 分類的功能 　　7.1.1 分類的定義和功能 　　7.1.2 分類的一般方法 　　7.2 分類的方法 　　7.2.1 分類方法的關鍵技術 　　7.2.2 特徵屬性的選擇 　　7.2.3 分類器的選擇 　　7.3 分類的應用一冠心病預測 　　7.3.1 研究目標 　　7.3.2 數據采集與處理 　　7.3.3 數據挖掘與分析 　　7.4 分類的應用一失語癥分類 　　7.4.1 研究目標 　　7.4.2 數據采集與處理 　　7.4.3 數據挖掘與分析 　　第八章 聚類分析 　　8.1 聚類分析的功能 　　8.1.1 聚類分析的定義和作用 　　8.1.2 聚類分析中的相似性度量 　　8.2 聚類分析的方法 　　8.2.1 聚類分析方法 　　8.2.2 高維特徵空間中的聚類 　　8.3 聚類分析的應用——住院患者人群分類 　　8.3.1 研究目標 　　8.3.2 數據采集與處理 　　8.3.3 數據挖掘與分析 　　第九章 數據挖掘軟件 　　9.1 數據挖掘軟件産品 　　9.1.1 數據挖掘係統産品 　　9.1.2 如何選擇數據挖掘軟件 　　9.2 數據挖掘軟件的運行環境 　　9.2.1 輸入數據形式 　　9.2.2 數據輸齣形式 　　9.3 數據挖掘軟件的功能構成 　　9.3.1 SAS／Enterprise Miner功能簡介 　　9.3.2 SPSS／Clementine功能簡介 　　參考文獻
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