C4.5算法在数据挖掘中应用于糖尿病发病规律研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于C4.5算法的数据挖掘在实际应用中的研究，特别是应用于ΑΑ型糖尿病发病规律的分析。作者云玉屏在导师林克正的指导下，通过Weka工具实现了C4.5算法，并对其进行了深入探究和改进，旨在从大量糖尿病患者的数据中挖掘出有价值的规律，以支持预防、诊断和预测糖尿病的决策系统。论文首先介绍了数据挖掘技术的背景和重要性，然后详细阐述了数据挖掘预处理过程，包括数据清理、数据变换和数据归约，以应对数据的不完整性和噪声问题。接着，论文选择了决策树方法中的C4.5算法，因为它适合处理连续性数据和分类任务。在C4.5算法基础上，论文进行了规则学习和提取，生成了一组用于糖尿病诊断和预测的规则，并通过保持评判方法评估了分类准确性。最后，针对患病人群分类正确率不足的问题，论文提出了一种改进的分类器方案，通过调整训练集比例因子变量来优化患病人群的识别效果。关键词包括数据挖掘、决策树、C4.5算法和ΑΑ型糖尿病。" 在数据挖掘领域，C4.5算法是决策树构建的一种经典方法，由Quinlan在ID3算法的基础上发展而来。C4.5算法能够处理连续属性和离散属性，通过信息增益比选择最优特征，减少了ID3算法对类别不平衡问题的敏感性。在实际应用中，如本论文所述，C4.5算法可以用来发现数据集中的模式和规则，尤其是在医疗领域，如糖尿病的发病规律分析，通过挖掘患者的临床数据，可以找出可能影响疾病发生的关键因素，为疾病的预防和治疗提供科学依据。 论文的实施部分，作者使用了Weka这个开源数据挖掘工具，它包含了多种数据预处理和机器学习算法，C4.5就是其中之一。在预处理阶段，数据清理用于去除错误和不一致的数据，数据变换可能包括数值归一化或标准化，以消除量纲影响，数据归约则有助于降低数据复杂性，提高算法效率。在训练模型后，通过测试集验证模型的性能，如果分类准确率不高，可能需要调整算法参数或者采用其他方法进行改进，如论文中提到的训练集比例因子变量的调整。 总体而言，这篇论文深入研究了C4.5算法在数据挖掘中的应用，特别是在医学领域的价值，不仅展示了算法的理论和实践，还探讨了算法优化的可能性，对于理解和应用数据挖掘技术具有重要参考意义。