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医学数据挖掘与实践

《医学数据挖掘与实践》实验大纲

发布时间:2023-03-01 13:57:44 浏览次数: 【字体:

《医学数据挖掘与实践》实验大纲

课程编号:BZ0901009

课程性质:专业课

课程类别:必修课

实验学时: 32

适用专业:信息管理与信息系统专业

开课单位、教研室:信息系统与信息管理教研室

实验项目总数:7,设计性实验项目数:7

实验目的与要求

 

1. 思政元素:通过学习医学数据挖掘培养学生信息管理的思维,掌握数据处理与分析知识,有利于专业的知识储备,从而激发学生学习数据分析的积极性,服务于管理科学的专业人才,为管理科学奠定人才基础。通过学习数据的处理与分析,培养严谨的工作态度和工作作风,提升专业技能。

2. 进一步巩固和加深数据挖掘基本知识的理解,提高运用所学知识,建立、管理和分析医学数据的能力。

3.能根据需要选学参考书,查阅相关的工具,通过独立思考,深入钻研有关问题,学会自己独立分析问题、解决问题,具有一定的创新能力。

4.能正确处理数据,选择数据挖掘工具的开发平台和相关的软件解决实践问题。

5.能独立撰写实验报告,准确分析实验结果,总结有关的问题,提出相关的建议。

实验教材:自编教材

 

 

实验教学目标和内容

 

实验一  R与Rstudio安装与基本操作

 

【教学目标】

知识目标:了解R 和RStudio的编程环境

能力目标:能够利用编程环境编写程序

素质目标:培养学生对数据分析和挖掘的兴趣。

【实验内容】

   熟悉RStudio编程环境,说明具体处理步骤。

 

实验二  R数据结构和可视化

 

【教学目标】

知识目标: 1.掌握R中基本数据结构,数据的读取;2.掌握数据的基本描述与质量探索,3.熟悉R语言的简单绘图函数和高级绘图包ggplot.根据数据绘制简单线图,直方图等。4.熟练运用ggplot包绘图

能力目标: 数据的基本探索,对不同数据类型进行基本数据探索分析能力。

素质目标:培养学生的信息社会科学素养和社会责任感,能够在实践中理解并遵守职业道德和规范,履行责任。

实验内容

   数据结构和数据探索,R可视化

 

实验三   数据预处理

 

【教学目标】

知识目标:1.掌握dplyr解决大部分数据处理问题2.掌握tidyr 清理数据3.使用readr读入表格数据4.熟练应用ggplot2可视化数据法。

能力目标:学生对数据进行预处理的能力。

素质目标:培养学生的信息社会科学素养和社会责任感,能够在实践中理解并遵守职业道德和规范,履行责任。

【实验内容】

dplyr,tidyr ,readr ggplot2可视化数据。

 

实验四  k-近邻

 

【教学目标】

知识目标:1.掌握kNN算法原理;2.在r中的knn函数使用

能力目标:对数据进行预测分类能力。

素质目标:培养学生的信息社会科学素养和社会责任感,能够在实践中理解并遵守职业道德和规范,履行责任。

【实验内容】

Knn算法在r中实现。

 

实验五  决策树和随机森林

 

【教学目标】

知识目标:掌握决策树和随机森林的算法原理。

能力目标:锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。

素质目标:培养学生的信息社会科学素养和社会责任感,能够在实践中理解并遵守职业道德和规范,履行责任。

【实验内容】

决策树和随机森林在r中实现。

 

 

实验六  Kmeans聚类

【教学目标】

知识目标:1.熟悉R语言的相关对象与函数的用法 2.掌握利用R进行聚类分析的基本步骤

能力目标:锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。

素质目标:培养学生的信息社会科学素养和社会责任感,能够在实践中理解并遵守职业道德和规范,履行责任。

【实验内容】

Kmeans在R中实现。

 

实验七  关联规则分析

 

【教学目标】

知识目标:1.理解关联规则挖掘原理2.掌握Apriori算法3.用 R 实现基本的关联分析

能力目标:锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。

素质目标:培养学生的信息社会科学素养和社会责任感,能够在实践中理解并遵守职业道德和规范,履行责任。

【实验内容】

apriori在R中实现。

 

实验主要仪器设备试剂

            计算机每个学生一台,安装有R和Rstudio软件

 

实验考核方式

形成性评价成绩占60%,期末考试成绩占40%。

1.考核方式:实验操作考核,布置任务要求学生上机操作,根据操作结果评定期末考试成绩。

2.评价方法:形成性评价成绩包括考勤(6分)、分组学习结果(14)、课堂考核(30)、课堂设计(40分)、老师评价(10分)、提问(加分)等,根据质量作为形成性评价成绩计入学期总评。

 

实验项目汇总及课时分配

 

序号

实验项目名称

计划学时

实验类型

每组人数

项目

类别

验证性

综合性

设计性

 

必做

选做

1

R与Rstudio安装与基本操作

2

 

 

1

 

2

R数据结构和可视化

4

 

 

1

 

3

数据预处理

6

 

 

1

 

4

k-近邻

4

 

 

1

 

5

决策树和随机森林

6

 

 

1

 

6

Kmeans聚类

4

 

 

 

 

7

关联规则分析

6

 

 

 

 

合计数

32

0

0

7

 

7

0

 

编写人员:曾学文                                教研室主任(签字)

                                                       年     月   

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