关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用  

Application of Association Rules Mining Technology in the Diagnosis of Coronary Disease

作　　者：林长方[1] 吴扬扬[2] 

机构地区：[1]漳州卫生职业学院信息技术部,福建漳州363000 [2]华侨大学计算机科学与技术学院,福建泉州362021

出　　处：《江南大学学报（自然科学版）》2014年第1期60-66,共7页Joural of Jiangnan University (Natural Science Edition)　

基　　金：福建省教育厅基金项目(JB12312)

摘　　要：针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。For the low mining efficiency of the common algorithm and large defects of frequent itemsets,this paper presents an improved association rule algorithm based on the direct frequent closed supersets. The candidate frequent closed item sets have the advantages of fast detecting closure and of reducing the searching scope. The experimental results on the coronary heart disease data set illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.

关 键 词：数据挖掘 关联规则 冠心病 频繁闭项集 直接频繁闭超项集 

分 类 号：TP311.132.3[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]