目的 探讨聚类分析方法在癌胚抗原数据的应用,以获取有价值的诊断信息.方法 回顾分析自2008年4月至2013年4月癌胚抗原数据,采用SPSS Clementine数据挖掘软件的K-means模型,对CEA相关的性别、年龄等特征用聚类分析法进行挖掘,分析癌胚抗原及关联特征的临床意义.结果 K-means算法对12532行癌胚抗原数据的挖掘结果分5组,其中3组有医学意义,特别是平均年龄为88.541岁的高龄男性老年患者罹患癌症的概率,较老年女性及低龄老年男性更高,临床上应加大对该部分人群的体检力度,争取早发现早治疗.结论 通过对血清癌胚抗原结果进行数据挖掘,发现聚类结 果符合医学意义,可实现精准的预防及治疗.
作者：刘杰；赵满仓；张淑艳
来源：北京生物医学工程 2016 年 35卷 4期
