文档介绍：课程名称:医学数据挖掘
授课教师:王体春
教师E-Mail: ******@cqmu.
医学数据挖掘Medical Data Mining
应用篇
第十四章时间序列数据挖掘及其在医院中的应用
第一节时间序列的趋势分析
时间序列及时间序列数据库
时间序列(Time Series):反映某一总体特征的同一指标的数据,按照相等时间间隔顺序搜集整理而形成的一组统计数据;也指某一系统在不同“时间”的响应。
时间数据库是在传统的数据库基础上加上时间维,即存放包含时间相关属性的数据数据库。
时间序列数据库存放随时间变化多端的数据,是由随时间变化的序列值或事件组成的数据库。
时间序列的构成因素
长期趋势:
季节性变动:年年重复出现的一年内的季节性周期变动,即一个时间序列第年随季节替换,
周期性变动:又称循环变动,指时间序列值勤相隔数据年后所呈现的周期变动,
不规则变动:指时间序列值勤受到突发事件、偶然因素或不明原因所引起的非趋势性、非季节性、
时间序列的分析模型构成与方法
加法模型.
Y=T+S+C+I
乘法模型
Y=T*S*C*I
时间序列预测方法
第二节时间序列的相似性搜索
时间序列相似性搜索概述
时间序列相似性搜索:给定某个时间序列,要从一个大型时间序列数据库中找出与之最相似的序列。
最长公共子序列
时间序列相似性搜索的分类
子序列匹配
整体序列匹配
时间序列相似性搜索的处理步骤
预处理阶段
查询阶段
基于序列变换的相似性搜索
Agrawal的规范变换相似性搜索
Davood 的变换相似性研究
基于序列外形特征的相似性搜索
Xia的形状匹配法
界标相似性模型
基于外形特征的相似性搜索方法的特点
基于小波变换的相似性搜索
第三节时间序列模式和周期模式挖掘
时间序列模式挖掘
序列模式挖掘的情形和参数
时间序列的持续时间t
事件折叠窗口w
被发现的时间之间的间隔int
时间序列周期模式挖掘
挖掘全周期模式:在周期中的第一时间点都影响着时序上的循环行为。
挖掘部分周期模式:松散的全周期模式,描述部分时间点的时序周期
挖掘周期关联规则:周期性出现的事件之间的关联规则,即在某个周期中,某个事件的发生将会导致另一事件的发生
第四节时间序列数据挖掘在医院管理中的应用实例
数据挖掘目的
数据挖掘方法
模式之一
季节性ARIMA乘积模型
季节性BP神经网络模型
最优加权组合预测方法
模式之二
样本资料
数据预处理