一、数据挖掘的目的
数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。
二、数据挖掘算法说明
确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的挖掘算法。由于条件属性在各样本的分布特性和所反映的主观特性的不同, 每一个样本对应于真实情况的局部映射。建立了粗糙集理论中样本知识与信息之间的对应表示关系, 给出了由属性约简求约简决策表的方法。基于后离散化策略处理连续属性, 实现离散效率和信息损失之间的动态折衷。提出相对值条件互信息的概念衡量单一样本中各条件属性的相关性, 可以充分利用现有数据处理不完备信息系统。
本次数据挖掘的方法是两种，一是找到若干条特殊样本，而是找出若干条特殊条件属性。最后利用这些样本和属性找出关联规则。（第四部分详细讲解样本和属性的选择）
三数据预处理过程
数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换(如把连续值数据转换为离散型数据，以便于符号归纳，或是把离散型数据转换为连续)。
本文使用的数据来源是名为“CardiologyCategorical”的excel文件中的“源数据”。该数据表共303行，14个属性。即共有303个样本。将该数据表的前200行设为训练样本，剩下后的103行作为测试样本，用基于粗糙集理论的属性约简的方法生成相应的规则，再利用测试样本对这些规则进行测试。
首先对源数据进行预处理，主要包括字符型数据的转化和数据的归一化。
数据预处理的第一步是整理源数据，为了便于matlab读取数据，把非数字数据转换为离散型数字数据。生成lisanhua.xsl文件。这一部分直接在excel工作表中直接进行。
步骤如下：
将属性“sex”中的“Male”用“1”表示，“Female”用“2”表示；
将属性“chest pain type”中的“Asymptomatic”用“1”表示，“Abnormal Angina”用“2”表示，“Angina”用“3”表示，“NoTang”用“4”表示；
将属性“Fasting blood suga<120”与属性“angina”中的“FALSE”用“1”表示，“TRUE”用“2”表示；
将属性“resting ecg”中的“Hyp”用“1”表示，“Normal”用“2”表示，“Abnormal”用“3”表示；
将属性“slope”中的“Down”用“1”表示，“Flat”用“2”表示，“Up”用“3”表示,；
将属性“thal”中的“Rev”用“1”表示，“Normal”用“2”表示，“Fix”用“3”表示；
将属性“class”中的“Healthy”用“1”表示，“Sick”用“2”表示；
数据预处理的第二步：使用
dm=xlsread('lisanhua');
导入’lisanhua’.xls文件，在MATLAB中对一些连续属性值离散化。
如下：
1、[29,48]=1，[48,62]=2，[62,77]=3
4、[94,110]=1，[110,143]=2，[143,200]=3
5、[126,205]=1，[205,293]=2，[293，564]=3
8、[71,120]=1，[120,175]=2，[175,202]=3
10、[0,1.5]=1，[1.5,2.5]=2，[2.5,6.2]=3。
然后对数据进行归一化处理：
由于不同属性之间的属性值相同，所以利用下面语句对一共13个条件属性中的38个属性进行如下赋值，使每条属性唯一确定。从而得到38个条件属性，只不过38个里面有且只能出现13个。
程序如下：
m1=[0,3,2,4,3,3,2,3,3,2,3,3,4,3];k=1;w=m1(k);dm3=dm2;
for i=1:3939
dm3(i)=dm2(i)+w;
if rem(i,303)==0
k=k+1;
w=w+m1(k);
end
end
从而得到dm(3)矩阵。而且决策属性分为1：healthy；2：sick。
并且在38个条件属性中没有值为0。
四、挖掘算法
1、特殊样本
首先在前200条样本中分别找出三条对应两种决策属性的重要样本，样本必须满足在同类决策属性下其他199条的13条决策属性中和它的13条条件属性数目大于等于10的前3条样本。
2、特殊条件属性值
其次分别对应两条决策属性值的5条重要条件属性值（在38个条件属性里找），特殊属性值必须满足：(1)在对应相同决策属性下，此决策属性支持率必须在前五，(2)而且如果不同决策属性出现相同条件属性。如果相同决策属性同时出现在不同决策属性中，删除这条后找支持率第六的条件属性，以此类推。
挖掘算法在MATLAB里列出并做了标注。
五、验证程序
1、预处理
在验证程序里面分别对测试数据和六条样本做了对比，又对其属性值和特殊属性值做了对比，最后利用加权求和算法判断测试样本的决策属性正确率。
其中：nc，mc代表测试数据分别和两类样本属性中相同数是否大于等于9时的加权值。ncc,mcc代表测试数据分别和两类特殊属性满足几条数目的加权值。
2、关联规则
(1)、如果(nc>=0.9&ncc>=8)|(ncc>=10&nc>=0.6) 得到决策属性healthy
(2)、不满足以上条件的话如果(mc>=0.9|mcc>=8)|(mcc>=9&mc>=0.6) 得到决策属性sick。
(3)、不满足以上条件的话如果nc>=(mc+0.3)|ncc>=(mcc+2) 得到决策属性healthy。
(4)、不满足以上条件的话如果mc>nc 得到决策属性为sick。
(5)、不满足以上条件的话如果ncc>mcc 得到决策属性为healthy。
(6)、不满足以上条件的话如果mcc>ncc 得到决策属性为sick。
(7)、不满足以上条件的话得到决策属性为sick。
六、正确率及结果分析
正确率为82.5%
结果分析：由于采用了两类约束方法，所以效果还可以。
七、程序如下页所示
clear;
%%%%% 数据预处理程序%%%%%%
dm=xlsread('lisanhua'); % 载入数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% z1=dm(:,1); % 离散化第一列数据
for i=1:303
if z1(i)>=29&z1(i)<48
z1(i)=1;
elseif z1(i)>=48&z1(i)<62
z1(i)=2;
else z1(i)=3;
end
end
z2=dm(:,2);
for i=1:303
if z2(i)==0
z2(i)=1;
else z2(i)=2;
end
end
z3=dm(:,3);
for i=1:303
z3(i)=z3(i)+1;
end
z4=dm(:,4);
for i=1:303
if z4(i)>=94&z4(i)<110
z4(i)=1;
elseif z4(i)>=110&z4(i)<143
z4(i)=2;
else z4(i)=3;
end
end
z5=dm(:,5);
for i=1:303
if z5(i)>=126&z5(i)<205
z5(i)=1;
elseif z5(i)>=205&z5(i)<293
z5(i)=2;
else z5(i)=3;
end
end
z6=dm(:,6);
for i=1:303
z6(i)=z6(i)+1;
end
z7=dm(:,7);
for i=1:303
z7(i)=z7(i)+1;
end
z8=dm(:,8);
for i=1:303
if z8(i)>=71&z8(i)<120
z8(i)=1;
elseif z8(i)>=120&z8(i)<175
z8(i)=2;
else z8(i)=3;
end
end
z9=dm(:,9);
for i=1:303
z9(i)=z9(i)+1;
end
z10=dm(:,10);
for i=1:303
if z10(i)>=0&z10(i)<1.5
z10(i)=1;
elseif z10(i)>=1.5&z10(i)<2.5 z10(i)=2;
else z10(i)=3;
end
end
z11=dm(:,11);
for i=1:303
z11(i)=z11(i)+1;
end
z12=dm(:,12);
for i=1:303
z12(i)=z12(i)+1;
end
z13=dm(:,13);
for i=1:303
z13(i)=z13(i)+1;
end
z14=dm(:,14);
for i=1:303
z14(i)=z14(i)+1;
end
dm2=[z1,z2,z3,z4,z5,z6,z7,z8,z9,z10,z11,z12,z13,z14];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%
m1=[0,3,2,4,3,3,2,3,3,2,3,3,4,3];k=1;w=m1(k);dm3=dm2;
for i=1:3939
dm3(i)=dm2(i)+w;
if rem(i,303)==0
k=k+1;
w=w+m1(k);
end
end
%%%%% 预处理结束%%%%%%
%%%% 挖掘算法%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 找6条样本前的预处理dm4=zeros(200,14);dm5=zeros(200,14);
for i=1:200
if dm3(i,14)==1
dm4(i,1:13)=dm3(i,1:13);
else dm5(i,1:13)=dm3(i,1:13);
end
end
a1=zeros(38,1);a2=zeros(38,1);
for k=1:38
for i=1:13
for j=1:200
if dm4(j,i)==k&dm4(j,i)~=0
a1(k)=a1(k)+1;
end
if dm5(j,i)==k&dm5(j,i)~=0
a2(k)=a2(k)+1;
end
end
end
end
a5=a1;a6=a2;
a3=zeros(5,1);a4=zeros(5,1);
j=1;
while j<6
a11=0;
a11=max(a1);
for i=1:38
if a1(i)==a11
a3(j)=a11;
j=j+1;
if j>5
break;
end
a1(i)=0;
end
end
end
j=1;
while j<6
a22=0;
a22=max(a2);
for i=1:38
if a2(i)==a22
a4(j)=a22;
j=j+1;
if j>5
break;
end
a2(i)=0;
end
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%% 构造h1 h2 矩阵
h1=zeros(200,14);
h2=zeros(1,200);
y1=0;y2=0;y3=0;y4=0;
for j=1:200
x=0;
for i=1:200
h1(i,1:13)=dm3(j,1:13)==dm3(i,1:13);
h1(i,14)=dm3(j,14)==dm3(i,14);
if sum(h1(i,1:13))>=10&h1(i,14)==1
x=x+1;
end
end
h2(j)=x;
end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%% 筛选h2 矩阵得到h3 h4矩阵h3=zeros(1,200);h4=zeros(1,200);
for i=1:200
if z14(i)==1
h3(i)=h2(i);
else h4(i)=h2(i);
end
end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% h5=h3;h6=h4;
%%%%%%%%%%%%%% 找六条重要样本%%%%%%%%% y1=max(h5);
for i=1:200
if h5(i)==y1
h5(i)=0;t1=i;
end
end
y2=max(h5);
for i=1:200
if h5(i)==y2
h5(i)=0;t2=i;
end
end
y3=max(h5);
for i=1:200
if h5(i)==y3
h5(i)=0;t3=i;
end
end
y4=max(h6);
for i=1:200
if h6(i)==y4
h6(i)=0;t4=i;
end
end
y5=max(h6);
for i=1:200
if h6(i)==y5
h6(i)=0;t5=i;
end
end
y6=max(h6);
for i=1:200
if h6(i)==y6
h6(i)=0;t6=i;
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% 找特殊样本结束
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 找特殊属性值
dm4=zeros(200,14);dm5=zeros(200,14);
for i=1:200
if dm3(i,14)==1
dm4(i,1:13)=dm3(i,1:13);
else dm5(i,1:13)=dm3(i,1:13);
end
end
a1=zeros(38,1);a2=zeros(38,1);
for k=1:38
for i=1:13
for j=1:200
if dm4(j,i)==k&dm4(j,i)~=0
a1(k)=a1(k)+1;
end
if dm5(j,i)==k&dm5(j,i)~=0
a2(k)=a2(k)+1;
end
end
end
end
a5=a1;a6=a2;
a3=zeros(6,1);a4=zeros(6,1); j=1;
while j<7
a11=0;
a11=max(a1);
for i=1:38
if a1(i)==a11
a3(j)=a11;
j=j+1;
if j>6
break;
end
a1(i)=0;
end
end
end
j=1;
while j<7
a22=0;
a22=max(a2);
for i=1:38
if a2(i)==a22
a4(j)=a22;
j=j+1;
if j>6
break;
end
a2(i)=0;
end
end
end
b1=zeros(6,1);b2=zeros(6,1);
for j=1:6
for i=1:38
if a5(i)==a3(j)
b1(j)=i;
end
end
end
for j=1:6
for i=1:38
if a6(i)==a4(j)
b2(j)=i;
end
end
end
b3(1:5,1)=b1(2:6,1);b4(1:5,1)=b2(1:5,1);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 寻找结束
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 验证程序开始
h7=zeros(103,14);h8=zeros(103,14);tc=0;
for i=1:103
h7(i,1:13)=dm3(200+i,1:13);
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 特殊样本
for i=1:103
nc=0;mc=0;ncc=0;mcc=0;
h8(i,1:13)=h7(i,1:13)==dm3(t1,1:13);
if sum(h8(i,1:13))>=9
nc=nc+0.3;
end
h8(i,1:13)=h7(i,1:13)==dm3(t2,1:13);
if sum(h8(i,1:13))>=9
nc=nc+0.3;
end
h8(i,1:13)=h7(i,1:13)==dm3(t3,1:13);
if sum(h8(i,1:13))>=9
nc=nc+0.3;
end
h8(i,1:13)=h7(i,1:13)==dm3(t4,1:13);
if sum(h8(i,1:13))>=9
mc=mc+0.3;
end
h8(i,1:13)=h7(i,1:13)==dm3(t5,1:13);
if sum(h8(i,1:13))>=9
mc=mc+0.3;
end
h8(i,1:13)=h7(i,1:13)==dm3(t6,1:13);
if sum(h8(i,1:13))>=9
mc=mc+0.3;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 样本结束
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 特殊属性值
ncc=0;mcc=0;
for j=1:13
if h7(i,j)==b3(1)
ncc=ncc+3;
else if h7(i,j)==b3(2)
ncc=ncc+3;
else if h7(i,j)==b3(3)
ncc=ncc+2;
else if h7(i,j)==b3(4)
ncc=ncc+2;
else if h7(i,j)==b3(5)
ncc=ncc+2;
else if h7(i,j)==b4(1)
mcc=mcc+3;
else if h7(i,j)==b4(2)
mcc=mcc+3;
else if h7(i,j)==b4(3)
mcc=mcc+2;
else if h7(i,j)==b4(4)
mcc=mcc+2;
else if h7(i,j)==b4(5)
mcc=mcc+2;
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 属性值结束
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 挖掘算法
if (nc>=0.9&ncc>=8)|(ncc>=10&nc>=0.6)
h7(i,14)=1;
else if (mc>=0.9|mcc>=8)|(mcc>=9&mc>=0.6)
h7(i,14)=2;
else if nc>=(mc+0.3)|ncc>=(mcc+2)
h7(i,14)=1;
else if mc>nc
h7(i,14)=2;
else if ncc>mcc
h7(i,14)=1;
else if mcc>ncc
h7(i,14)=2;
else
h7(i,14)=2;
end
end
end
end
end
end
end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 挖掘结束%%%%%%%%%%%%%%%%%% 计算正确率
h9=zeros(103,1);
h9=h7(:,14)==dm3(201:303,14);
tc=sum(h9)/103 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 算法完毕