关联规则在医疗数据分析中的应用

李虹; 蔡之华

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介绍了从医疗数据中发现关联规则的方法,分析了医疗数据的特点,并以心脏疾病诊断的数据集为例,阐述了把医疗数据转换成事务数据格式的方法,描述了关联规则挖掘在医疗数据分析中应用所遇到的难题,针对这些难题给出了一种改进的Apriori算法,并用数据进行测试.结果表明,此算法优于Apriori算法,它可以减少产生的规则的数量,从而能快速发现有趣的医疗关联规则.

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来源
《计算机技术与发展》 |2003年第6期|94-97|共4页
作者
李虹; 蔡之华;
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作者单位

中国地质大学;

计算机科学与技术系;

湖北;

武汉;

430074;

中国地质大学;

计算机科学与技术系;

湖北;

武汉;

430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
数据挖掘; 项集; 关联规则; Apriori算法; 类别属性; 数值属性;

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