matlab构建亚组曲线和残差分析

Question

2、病情发展曲线分析
对前100例患者适当划分为3-5个亚组，给出每个亚组的病情发展曲线与残
表。
（每个患者对应不同的9个时间节点和9个体积，时间节点也不同）

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

根据你的要求，我们可以使用MATLAB对前100例患者的病情发展曲线进行亚组划分和残差分析。

解决方案如下：

1. 读取数据：从文件中读取每个患者的时间节点和体积数据，将其存储为向量或矩阵。

2. 亚组划分：根据需要，将前100例患者划分为3-5个亚组。可以使用聚类算法（如k-means）将患者分为不同的亚组。确保每个亚组中的患者数量大致相等。

3. 计算病情发展曲线：对于每个亚组，计算其病情发展曲线。可以使用拟合算法（如polyfit）拟合每个患者的时间节点和体积数据，得到每个亚组的拟合曲线。

4. 绘制病情发展曲线：使用MATLAB的绘图函数（如plot）将每个亚组的病情发展曲线绘制在同一张图上。可以使用不同的颜色或线型区分不同的亚组。

5. 残差分析：对于每个亚组，计算每个患者的残差，即预测值与观测值之间的差异。可以使用拟合曲线与实际数据的差距作为残差。绘制残差图表，以观察亚组中患者的病情发展差异。

以下是一个简单的例子代码：

% Step 1: 读取数据
data = load('data.txt'); % 假设数据存储在data.txt文件中
time = data(:, 1:9); % 选择第一列到第9列作为时间节点数据
volume = data(:, 10:18); % 选择第10列到第18列作为体积数据

% Step 2: 亚组划分
num_subgroups = 4; % 划分为4个亚组
[idx, centroids] = kmeans(volume, num_subgroups); % 使用k-means算法划分亚组

% Step 3: 计算病情发展曲线
subplot(num_subgroups+1, 1, 1);
plot(time(1, :), volume(1, :), 'b'); % 绘制第一个患者的曲线
xlabel('时间');
ylabel('体积');
title('病情发展曲线');

for i = 1:num_subgroups
    subplot(num_subgroups+1, 1, i+1);
    sub_volume = volume(idx == i, :); % 第i个亚组的体积数据
    sub_time = time(1, :); % 时间节点数据（假设所有患者时间节点相同）
    for j = 1:size(sub_volume, 1)
        plot(sub_time, sub_volume(j, :));
        hold on;
    end
    centroid = centroids(i, :); % 亚组i的质心
    plot(sub_time, centroid, 'r', 'LineWidth', 2); % 绘制亚组i的拟合曲线（质心）
    xlabel('时间');
    ylabel('体积');
    title(['亚组 ', num2str(i), ' 的病情发展曲线']);
    hold off;
end

% Step 4: 残差分析
figure;
for i = 1:num_subgroups
    sub_volume = volume(idx == i, :); % 第i个亚组的体积数据
    sub_time = time(1, :); % 时间节点数据（假设所有患者时间节点相同）
    residuals = sub_volume - centroids(i, :); % 计算残差（预测值与观测值之差）
    subplot(num_subgroups, 1, i);
    plot(sub_time, residuals);
    xlabel('时间');
    ylabel('残差');
    title(['亚组 ', num2str(i), ' 的残差分析']);
end

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，你可能需要根据你的数据和需求进行适当的修改和调整。