【摘 要】
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针对海量医学数据挖掘中忽略数据关联性,导致挖掘效率低的问题,提出基于特征提取的特定数据挖掘方法,对于提高疾病的诊断效率具有重要的意义。传统的挖掘算法,忽略了具有关联
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(15A520097);河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(2014GGJS-162)
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针对海量医学数据挖掘中忽略数据关联性,导致挖掘效率低的问题,提出基于特征提取的特定数据挖掘方法,对于提高疾病的诊断效率具有重要的意义。传统的挖掘算法,忽略了具有关联性的数据对挖掘带来的影响,仅通过重复计算来降低数据之间的关联性,导致挖掘效率较低。为提高诊断效果,引入特征提取的方法对海量医学数据进行初步分类与识别,利用关联度挖掘的方法对各个医学数据特征之间的关联度进行计算,最终实现特定医学数据的准确挖掘。仿真结果表明,改进算法能够准确的挖掘海量医学数据中的特定医学数据,精确度高,效率好。
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