医学数据挖掘中的数据预处理与Apriori算法改进

摘要：

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.

关键词：数据挖掘、算法、关联规则、数据预处理、频繁项集

所属期刊栏目：18

分类号：TP3;R31

资助基金：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070Z8

在线出版日期：2009-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：94-97