【摘 要】
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目的对特发性突聋的风险预测进行数据挖掘,并形成关联规则。方法收集517例特发性突聋患者的临床资料,包括19项特征属性,分别为性别、年龄、季节、高血压、糖尿病、心脏病、高
【机 构】
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上海交通大学医学院第三人民医院耳鼻喉科—头颈外科
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目的对特发性突聋的风险预测进行数据挖掘,并形成关联规则。方法收集517例特发性突聋患者的临床资料,包括19项特征属性,分别为性别、年龄、季节、高血压、糖尿病、心脏病、高胆固醇血症、动脉粥样硬化、长期抽烟、酗酒、精神紧张、失眠、体质弱、长期卧床、感染、先天性畸形、创伤、肿瘤和自身免疫性疾病。将源数据库进行数据清洗后,映射为挖掘数据库;设置最小支持度为0.1,最小置信度为0.9,进行关联规则分析。结果共形成106个强关联规则,这些强关联规则中蕴含特发性突聋与19项特征属性之间的关联关系。结论本方法有利于将抽象
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