医学数据挖掘中的数据预处理与Apriori算法改进
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安徽省自然科学基金(050420207);安徽医科大学科研项目(2008kjzj05,2006kj28);安徽省计生委基金(07028)


Data Preprocess and Algorithm Apriori Improvement of the Medical Data Mining
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    医学数据挖掘是提高医院信息管理水平,为疾病的诊断和治疗提供科学的、准确的决策的需要。分析了医疗数据的特点,并以慢肺阻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些算法的改进措施,并用数据进行测试。结果表明,此算法优于原来算法,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。

    参考文献
    1 Fayyad U, et al.Knowledge discovery and data mining towards a unifying framework. KDD'96 Proc. 2nd Int. Conf. on Knowledge Discovery & Data Mining. AAAI Press, 1996:3-8. 2 王华,江启成,胡学钢.数据挖掘在医学上的应用.安徽医药, 2008,13(8):746-748. 3 屈景辉,廖琪梅,许卫中.医学信息数据库的建立与数据挖掘.第四军医大学学报, 2001,22(1):88-89. 4 包剑.关联规则挖掘研究.计算机系统应用, 2005,14 (11):56-58. 5 王华,胡学钢.基于关联规则的数据挖掘在临床上的应用.安徽大学学报, 2006,30(2):21-24. 6 Agrawal R, Imielinski T, Swami A. Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Washington, USA: [s. n.], ACM Press, 1993-05. 7 李虹,蔡之华.关联规则在医疗数据分析中的应用.微机发展, 2003,13(6):94-97.
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王华,胡学钢.医学数据挖掘中的数据预处理与Apriori算法改进.计算机系统应用,2009,18(9):94-97

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