【摘 要】
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为解决当前临床上缺乏对高血压疾病亚型及并发症发病模式分析的技术体系问题,本文提出了一种集成主元分析(PCA)、K-means聚类、Apriori频繁项挖掘等理论,对高血压患者群体差
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,西安交通大学第二附属医院急诊科,西安交通大学第二附属医院心内科,
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为解决当前临床上缺乏对高血压疾病亚型及并发症发病模式分析的技术体系问题,本文提出了一种集成主元分析(PCA)、K-means聚类、Apriori频繁项挖掘等理论,对高血压患者群体差异因素下的并发症模式分析方法。首先,针对患者指标的多样性所带来的冗余干扰问题,利用PCA理论对指标数据进行降维及去冗余处理;其次,在获取指标数据主元成分的基础上,利用K-means算法实现患者的群体分析;最后,基于不同患者群体的并发症数据,利用Apriori算法实现并发症频繁模式分析。本文同时采用实际案例验证上述方法的有效性,以期为当前医疗大数据的分析与应用提供有效的解决思路与方案。
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