基于大数据的分类算法研究——以乳腺癌TNM分期为例

数据挖掘是一门融合了人工智能、机器学习、统计学以及知识工程等诸多技术的一个多学科交叉领域,并成功的应用到了金融、零售、医药、通讯、电子工程、航空等有大量数据和深度分析需求的行业。利用数据挖掘理论,探索各项中医症素与乳腺癌TNM分期之间的关系,指导乳腺癌的中医临床治疗是一项极具现实意义的研究。本文通过比较包括决策树,分类与回归树及随机森林在内的三种分类算法,实现了乳腺癌TNM不同阶段的分类研究,并详细讨论了参数选择对分类准确率的影响。在现实生活中,数据挖掘技术可用于多种实际问题的分析处理之中,尤其是在医疗领域中的应用可以大大促进理论知识到临床实践的转化。