2022年数维杯国际大学生数学建模挑战赛

C题 如何利用大脑结构特征和认知行为特征诊断阿尔茨海默病

原题再现：

  阿尔茨海默病（AD）是一种起病隐匿的进行性神经退行性疾病。临床特征为全谱痴呆，包括记忆障碍、失语、流利不畅、失认、视觉空间技能障碍、执行功能障碍以及人格和行为改变，其原因尚不清楚。它的特点是进行日常生活活动的能力逐渐下降，伴有各种神经精神症状和行为障碍。该疾病通常在老年人中呈进行性，在疾病发作后 10 至 20 年逐渐丧失独立生活技能并死于并发症。
  阿尔茨海默病的临床前阶段，也称为轻度认知障碍（MCI），是正常和重度之间的过渡状态。由于患者及其家属对疾病的认知有限，67%的患者被诊断为中度至重度，错过了最佳干预阶段。因此，早期准确诊断阿尔茨海默病和轻度认知障碍具有重要意义。
  所附数据包含在不同时间点（一个时间点为数量）收集的4850例认知正常老年人（CN）、1416例主观记忆主诉（SMC）、2968例早期轻度认知障碍（EMCI）、5236例晚期轻度认知障碍（LMCI）患者和1738例阿尔茨海默病（AD）患者的具体信息特征。请利用附录中提供的不同类别人群的大脑结构特征和认知行为特征，构建阿尔茨海默病识别模型，设计智能诊断方法，准确诊断阿尔茨海默病。
  1.对所附数据的特征指标进行预处理，研究数据特征与阿尔茨海默病诊断的相关性。
  2.利用附加的大脑结构特征和认知行为特征，设计阿尔茨海默病的智能诊断。
  3.首先，将CN，MCI和AD分为三大类。然后，对于 MCI 中包含的三个子类（SMC、EMC 和 LMCI），聚类继续细化为三个子类。
  4.附件中的同一样本包含在不同时间点收集的特征，请结合时间点进行分析，以揭示不同类别疾病随时间演变的模式。
  5.请查阅相关文献，描述CN、SMC、EMCI、LMCI 和 AD 五类的早期干预和诊断标准。

题拿到手之后中文翻译过程(不论是亚太杯还是美赛皆是如此)

  不要使用有道翻译，因为里面存在格式有道翻译之后缺失格式，条理不清晰；我这里推荐使用转成html文件，然后打开html的时候使用笔记本自带的Microsoft Edge浏览器打开即可，如下图所示：

问题分析与模型的建立与求解：

  首先题目一开始就让你对所附数据的特征指标进行预处理，研究数据特征与阿尔茨海默病诊断的相关性。显然这又是数据分析题的老套路：

数据加载——数据处理(缺失值、异常值、重复值)——数据变换——特征抽取——数据统计分析

  数模出题者的套路详细过程我就不所有的都写出来了，要不碰别人蛋糕了，真的很无聊，来来回回就这个套路，一开始的时候设置小门槛或者根本不设置门槛，后来加一些条件限制和优化，看谁的作品优化的好，谁就获奖。

  (1)数据加载：

  (2)数据处理：

  缺失值怎么处理，重复值怎么处理，异常值怎么处理，这里其实最让评委在意的或者说是第一问数据处理的敲门砖就是缺失值的处理；那怎么处理呢？

  我反复的说，但是真正做题的人未能做到灵活运用，就这么点事，缺数据了，缺多少缺的是什么，缺失数据的条目数占比，根据不同列数据的缺失程度不同，缺失值处理方法也不同，在该题中：

我下午继续写