【数据挖掘实战】——中医证型的关联规则挖掘(Apriori算法)

简介: 项目地址:Datamining_project: 数据挖掘实战项目代码

一、背景和挖掘目标


1、问题背景

  • 中医药治疗乳腺癌有着广泛的适应证和独特的优势。从整体出发,调整机体气血、阴阳、脏腑功能的平衡,根据不同的临床证候进行辨证论治。确定“先证而治”的方向:即后续证侯尚未出现之前,需要截断恶化病情的哪些后续证侯。
  • 找出中医症状间的关联关系和诸多症状间的规律性,并且依据规则分析病因、预测病情发展以及为未来临床诊治提供有效借鉴。能够帮助乳腺癌患者手术后体质的恢复、生存质量的改善,有利于提高患者的生存机率。


2、传统方法的缺陷

  • 中医辨证极为灵活,虽能够处理患者的复杂多变的临床症状,体现出治疗优势。但缺乏统一的规范,难以做到诊断的标准化。
  • 疾病的复杂性和体质的差异性,造成病人大多是多种证素兼夹复合。临床医师可能会被自身的经验所误导,单纯对症治疗,违背了中医辨证论治的原则。
  • 同一种疾病的辨证分型,往往都有不同见解,面对临床症状不典型的患者,初学者很难判断。


3、原始数据情况

患者信息属性说明:针对患者的信息,对每个属性进行相应说明。

4c7b865409794f598b88d57658c764cc.png患者信息数据:包含患者的基本信息以及病理症状等。

79115c565e05495c859b0f9a166770f2 (1).png


4、挖掘目标

  • 借助三阴乳腺癌患者的病理信息,挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系;
  • 对截断治疗提供依据,挖掘潜性证素。


二、分析方法和过程


1、初步分析

  • 针对乳腺癌患者,可运用中医截断疗法进行治疗,在辨病的基础上围绕各个病程的特殊证候先证而治型;
  • 依据医学指南,将乳腺癌辨证统一化,为六种证型。且患者在围手术期、围化疗期、围放疗期和内分泌治疗期等各个病程阶段,基本都会出现特定的临床症状。
  • 通过关联规则算法,挖掘各中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。探索不同分期阶段的三阴乳腺癌患者的中医证素分布规律,以及截断病变发展、先期干预的治疗思路,指导三阴乳腺癌的中医临床治疗。


2、总体过程

1d0e4e47f9f449c7aaad5ce433148391.png


第1步:数据获取

采用调查问卷的形式对数据进行搜集。

  • 拟定调查问卷表并形成原始指标表;
  • 定义纳入标准与排除标准;
  • 将收集回来的问卷表整理成原始数据。


问卷调查需要满足两个条件:

  • 问卷信息采集者均要求有中医诊断学基础,能准确识别病人的舌苔脉象,用通俗的语言解释医学术语,并确保患者信息填写准确;
  • 问卷调查对象必须是三阴乳腺癌患者,他们是某省中医院以及肿瘤医院等各大医院各病程阶段1253位三阴乳腺癌患者。

  • 拟定调查问卷表并形成原始指标表:


7399f422dfc5402eb6eb64182a0ea472.png

 定义纳入标准与排除标准:

标准

详细信息
纳入标准

病理诊断为乳腺癌。

病历完整,能提供既往接受检查、治疗等相关信息,

包括发病年龄、月 经状态、原发肿瘤大小、区域淋巴结状态、

组织学类型、组织学分级、 P53 表达、 VEGF 表达等,

作为临床病理及肿瘤生物学的特征指标。

没有精神类疾病,能自主回答问卷调查者。

排除标准

本研究中临床、病理、肿瘤生物学指标不齐全者。

存在第二肿瘤(非乳腺癌转移)。

精神病患者或不能自主回答问卷调查者。

不愿意参加本次调查者或中途退出本次调查者。

填写的资料无法根据诊疗标准进行分析者。


第2步:数据预处理

1.数据清洗:收回的问卷中,存在无效的问卷,为了便于模型分析,需要对其进行清洗处理。

9c8e2773891444a99cba532033bdc9a5.png

 2.属性规约:删除不相关属性,选取其中六种证型得分、患者编号和TNM分期属性

患者

编号

肝气郁结证得分

冲任失调证得分

气血两虚证得分

脾胃虚弱证得分

肝肾阴虚证得分

TNM分期
20140001

7

7

23

18

17

H4

20140179

12

12

16

19

5

H4

……

…… …… …… …… …… ……

20140930

4

12

12

7

15

H4

3.数据变换

属性构造:为了更好的反应出中医证素分布的特征,采用证型系数代替具体单证型的证素得分,证型相关系数计算公式如下:证型系数 = 该证型得分/该证型总分。

8b3cd72204b446dab0d1a61c86a43005.png

数据离散化:Apriori关联规则算法无法处理连续性数值变量,对数据进行离散化。本例采用聚类算法对各个证型系数进行离散化处理,将每个属性聚成四类


聚类离散化,最后的result的格式为:

     1           2           3           4

A     0    0.178698    0.257724    0.351843

An  240  356.000000  281.000000   53.000000

即(0, 0.178698]有240个,(0.178698, 0.257724]有356个,依此类推。


/

from__future__importprint_functionimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeans#导入K均值聚类算法datafile='../data/data.xls'#待聚类的数据文件processedfile='../tmp/data_processed.xls'#数据处理后文件typelabel= {u'肝气郁结证型系数': 'A', u'热毒蕴结证型系数': 'B', u'冲任失调证型系数': 'C', u'气血两虚证型系数': 'D',
u'脾胃虚弱证型系数': 'E', u'肝肾阴虚证型系数': 'F'}
k=4#需要进行的聚类类别数#读取数据并进行聚类分析data=pd.read_excel(datafile)  #读取数据keys=list(typelabel.keys())
result=pd.DataFrame()
if__name__=='__main__':  #判断是否主窗口运行,如果是将代码保存为.py后运行,则需要这句,如果直接复制到命令窗口运行,则不需要这句。foriinrange(len(keys)):
#调用k-means算法,进行聚类离散化print(u'正在进行“%s”的聚类...'%keys[i])
kmodel=KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4)  #n_jobs是并行数,一般等于CPU数较好kmodel.fit(data[[keys[i]]].as_matrix())  #训练模型r1=pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[typelabel[keys[i]]])  #聚类中心r2=pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()  #分类统计r2=pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys[i]] +'n'])  #转为DataFrame,记录各个类别的数目r=pd.concat([r1, r2], axis=1).sort(typelabel[keys[i]])  #匹配聚类中心和类别数目r.index= [1, 2, 3, 4]
r[typelabel[keys[i]]] =pd.rolling_mean(r[typelabel[keys[i]]], 2)  #rolling_mean()用来计算相邻2列的均值,以此作为边界点。r[typelabel[keys[i]]][1] =0.0#这两句代码将原来的聚类中心改为边界点。result=result.append(r.T)
result=result.sort()  #以Index排序,即以A,B,C,D,E,F顺序排result.to_excel(processedfile)


第3步:构建模型


1、中医证型关联模型:

采用关联规则算法,输入建模参数,探索乳腺癌患者 TNM 分期与中医证型系数之间的关系,挖掘他们之间的关联关系 。注:结合实际业务分析且需要多次设置,确定最小支持度与最小置信度。本例的输入参数为:最小支持度6% 、最小置信度 75%。

847532e8918945bbb3870017153986be.png

importpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansdatafile='data.xls'#待聚类的数据文件processedfile='data_processed.xlsx'#处理后的文件typelabel= {'肝气郁结证型系数':'A', '热毒蕴结证型系数':'B', '冲任失调证型系数':'C', '气血两虚证型系数':'D', '脾胃虚弱证型系数':'E',
'肝肾阴虚证型系数':'F'}
k=4#需要的聚类类别数#读取数据并且进行聚类data=pd.read_excel(datafile)
keys=list(typelabel.keys())
result=pd.DataFrame()
if__name__=='__main__':  #判断是否主窗口运行'''.py文件被直接运行时,if__name__=='__main__'之下的代码块将被运行;.py文件以模块形式被导入时,if__name__=='__main__'之下的代码块不被运行。'''foriinrange(len(keys)): #调用k-means算法,进行聚类离散化print('正在进行 "%s" 的聚类...'%keys[i])
kmodel=KMeans(n_clusters=k)
kmodel.fit(data[[keys[i]]].values)  #训练模型r1=pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[typelabel[keys[i]]])  #聚类中心r2=pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()  #分类统计r2=pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys[i]]+'n'])  #转为DataFrame,记录各个类别的数目r=pd.concat([r1, r2], axis=1).sort_values(by=typelabel[keys[i]])  #匹配聚类中心和类别数目,并按值排序r.index= [1, 2, 3, 4]
r[typelabel[keys[i]]] =r[typelabel[keys[i]]].rolling(2).mean()  #rolling().mean()用来计算相邻2列的均值,以此作为边界点r[typelabel[keys[i]]][1] =0.0#将原来的聚类中心改为边界点result=result.append(r.T)
result=result.sort_index()  #以index排序,即以ABCDEF排序result.to_excel(processedfile)

2e415533b54140a7901268cd33a01fa1.png聚类之后的结果:

cd8d9b6744fa4c358f69eb6b82e4b4e9.pngApriori关联规则算法

#-*-coding: utf-8-*-from__future__importprint_functionimportpandasaspd#自定义连接函数,用于实现L_{k-1}到C_k的连接defconnect_string(x, ms):
x=list(map(lambdai:sorted(i.split(ms)), x))
l=len(x[0])
r= []
foriinrange(len(x)):
forjinrange(i,len(x)):
ifx[i][:l-1] ==x[j][:l-1] andx[i][l-1] !=x[j][l-1]:
r.append(x[i][:l-1]+sorted([x[j][l-1],x[i][l-1]]))
returnr#寻找关联规则的函数deffind_rule(d, support, confidence, ms=u'--'):
result=pd.DataFrame(index=['support', 'confidence']) #定义输出结果support_series=1.0*d.sum()/len(d) #支持度序列column=list(support_series[support_series>support].index) #初步根据支持度筛选k=0whilelen(column) >1:
k=k+1print(u'\n正在进行第%s次搜索...'%k)
column=connect_string(column, ms)
print(u'数目:%s...'%len(column))
sf=lambdai: d[i].prod(axis=1, numeric_only=True) #新一批支持度的计算函数#创建连接数据,这一步耗时、耗内存最严重。当数据集较大时,可以考虑并行运算优化。d_2=pd.DataFrame(list(map(sf,column)), index= [ms.join(i) foriincolumn]).Tsupport_series_2=1.0*d_2[[ms.join(i) foriincolumn]].sum()/len(d) #计算连接后的支持度column=list(support_series_2[support_series_2>support].index) #新一轮支持度筛选support_series=support_series.append(support_series_2)
column2= []
foriincolumn: #遍历可能的推理,如{A,B,C}究竟是A+B-->C还是B+C-->A还是C+A-->B?i=i.split(ms)
forjinrange(len(i)):
column2.append(i[:j]+i[j+1:]+i[j:j+1])
cofidence_series=pd.Series(index=[ms.join(i) foriincolumn2]) #定义置信度序列foriincolumn2: #计算置信度序列cofidence_series[ms.join(i)] =support_series[ms.join(sorted(i))]/support_series[ms.join(i[:len(i)-1])]
foriincofidence_series[cofidence_series>confidence].index: #置信度筛选result[i] =0.0result[i]['confidence'] =cofidence_series[i]
result[i]['support'] =support_series[ms.join(sorted(i.split(ms)))]
result=result.T.sort_values(['confidence','support'], ascending=False) #结果整理,输出print(u'\n结果为:')
print(result)
returnresult


首先设置建模参数最小支持度、最小置信度,输入建模样本数据。然后采用Apriori关联规则算法对建模的样本数据进行分析,以模型参数设置的最小支持度、最小置信度以及分析目标作为条件,如果所有的规则都不满足条件,则需要重新调整模型参数,否则输出关联规则结果。

importpandasaspd#fromaprioriimport*#导入自行编写的高效的Apriori函数importtime#导入时间库用来计算用时inputfile='apriori.txt'#输入事务集文件data=pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype=object)
start=time.perf_counter()  #计时开始(新版本不支持clock,用time.perf_counter()替换)
print('\n转换原始数据至0-1矩阵')
ct=lambdax : pd.Series(1, index=x[pd.notnull(x)])  #转换0-1矩阵的过渡函数,即将标签数据转换为1b=map(ct, data.values)  #用map方式执行#Dataframe参数不能是迭代器c=list(b)
data=pd.DataFrame(c).fillna(0)  #实现矩阵转换,除了1外,其余为空,空值用0填充end=time.perf_counter()  #计时结束print('\n转换完毕,用时:%0.2f秒'% (end-start))
delb#删除中间变量b,节省内存support=0.06#最小支持度confidence=0.75#最小置信度ms='---'#连接符,默认'--',用来区分不同元素,如A--B,需要保证原始表格不含有该字符start=time.perf_counter()  #计时开始print('\n开始搜索关联规则')
find_rule(data, support, confidence, ms)
end=time.perf_counter()  #计时结束print('\n转换完毕,用时:%0.2f秒'% (end-start))

8de295b5ec7f452d87aa283007f6381e.png

2、模型分析

TNM分期为H4期的三阴乳腺癌患者证型主要为肝肾阴虚证、热毒蕴结证、肝气郁结证和冲任失调,H4期患者肝肾阴虚证和肝气郁结证的临床表现较为突出,其置信度最大达到87.96%

87ade2e4432a4690911ec91a1f365457.png

3、模型应用


根据关联结果,结合实际情况,为患者未来的症治提供有效的帮助。


a)IV期患者出现肝肾阴虚证之表现时,应当以滋养肝肾为补,清热解毒为攻,攻补兼施,截断热毒蕴结证的出现。


b)患者多有肝气郁结证的表现,治疗时须重视心理调适,对其进行身心一体的综合治疗。


三、思考和总结

1、Python的流行库中都没有自带的关联规则函数,相应的关联规则函数,函数依赖于Pandas库。该函数是很高效的(就实现Apriori算法而言),可作为工具函数在需要时使用。


2、Apriori算法的关键两步为找频繁集与根据置信度筛选规则,明白这两步过程后,才能清晰的编写相应程序。


3、本案例采用聚类的方法进行数据离散化,其他的离散化方法如:等距、等频、决策树、基于卡方检验等,试比较各个方法的优缺点。

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