医学数据挖掘中的数据预处理与Apriori算法改进  

Data Preprocess and Algorithm Apriori Improvement of the Medical Data Mining

作　　者：王华[1] 胡学钢[2] 

机构地区：[1]安徽医科大学计算机中心,安徽合肥230032 [2]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009

出　　处：《计算机系统应用》2009年第9期94-97,共4页Computer Systems & Applications

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(07028)

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 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]