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。目前，中医治疗一般都是采用中医辨证的原则，结合临床医师的从医经验和医学指南进行诊断，然而此方法也存在一定的缺陷。

数据集：链接：/s/1E91o4UhUGoVwtZUJ3kPevQ

提取码：au99

原始数据说明

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。

患者病理信息，包含患者的基本信息以及病理症状等。

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。

初步分析

1.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；

2.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。

3.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。

总体流程

数据预处理

属性规约

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。

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。

数据离散化

为了建模需要，需要对数据进行离散化。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。

#-*- coding: utf-8 -*-'''聚类离散化，最后的result的格式为：1 2 3 4A0 0.178698 0.257724 0.351843An 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__ import print_functionimport pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法datafile = 'C://Python//DataAndCode//chapter8//demo//中医证型的关联规则挖掘数据//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。for i in range(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)print(result.head())

构建中医证型关联规则模型

构建中医证型关联模型：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%

流程图

#-*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionimport pandas as pdfrom apriori import * #导入自行编写的apriori函数import time #导入时间库用来计算用时inputfile = '../data/apriori.txt' #输入事务集文件data = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype = object)start = time.clock() #计时开始print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵...')ct = lambda x : pd.Series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #转换0-1矩阵的过渡函数b = map(ct, data.as_matrix()) #用map方式执行data = pd.DataFrame(b).fillna(0) #实现矩阵转换，空值用0填充end = time.clock() #计时结束print(u'\n转换完毕，用时：%0.2f秒' %(end-start))del b #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。需要保证原始表格中不含有该字符start = time.clock() #计时开始print(u'\n开始搜索关联规则...')find_rule(data, support, confidence, ms)end = time.clock() #计时结束print(u'\n搜索完成，用时：%0.2f秒' %(end-start))

#-*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionimport pandas as pd#自定义连接函数，用于实现L_{k-1}到C_k的连接def connect_string(x, ms):x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x))l = len(x[0])r = []for i in range(len(x)):for j in range(i,len(x)):if x[i][:l-1] == x[j][:l-1] and x[i][l-1] != x[j][l-1]:r.append(x[i][:l-1]+sorted([x[j][l-1],x[i][l-1]]))return r#寻找关联规则的函数def find_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 = 0while len(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 = lambda i: 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) for i in column]).Tsupport_series_2 = 1.0*d_2[[ms.join(i) for i in column]].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 = []for i in column: #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)for j in range(len(i)):column2.append(i[:j]+i[j+1:]+i[j:j+1])cofidence_series = pd.Series(index=[ms.join(i) for i in column2]) #定义置信度序列for i in column2: #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])]for i in cofidence_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(['confidence','support'], ascending = False) #结果整理，输出print(u'\n结果为：')print(result)return result

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%。

注：X表示各个证型系数范围标识组合而成的规则，Y表示TNM分期为H4期。A3表示肝气郁结证型系数处于(0.258,0.35]范围内的数值，B2表示热毒蕴结证型系数处于(0.15,0.296]范围内的数值，C3表示冲任失调证型系数处于(0.288,0.415]范围内的数值，F4表示肝肾阴虚证型系数处于(0.353,0.607]范围内的数值

总结

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。

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。

如果觉得《【数据分析与挖掘】基于Apriori算法的中医证型的关联规则挖掘(有数据集和代码)》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！