数据挖掘在内分泌激素数据分析中的应用（可复制论文）.pdf

摘要明与传统的耐算法相比,新算法在挖掘性能上有较大的提高。同时在对新论文茸先介绍了内分泌激素系统的一些基本知识,同时阐述了目前数据挖掘在医疗领域的应用情况。在第三章首先运用回归分析对数据进行分析,关键词:内分泌激素:关联规则;统计分析随着科技的进步,越来越多的检测手段被用来辅助医生进行疾病诊断,这同时也产生了大量的医疗数据。而如何从这些数据中找出某些因素与疾病问的相关性已成为了目前的研究热点之~。论文充分研究了内分泌激素系统和数据挖掘的相关概念,之后分别运用统计和数据挖掘的方法对数据进行分析。其中在数据挖掘方面,本文根据实际数据的特点,在熟悉关联规则基本理论和实现方法的基础上,对如何获取有效的关联规则进行研究,取得了一定的成果。为进一步的数据分析提供指导和依据。之后第四章在对传统关联规则挖掘算法进行研究的基础上,提出并实现了一个改进的项目约束关联规则挖掘算法,实验表增数据的处理上,采用改进的增量更新算法进行处理,以避免有新增数据情况下为获取新规则而必须对所有数据进行重新挖掘的情况,提高了挖掘效率。第五章在考察了实际应用中激素数据特点的基础上,对获取关联规则的几个关键部分进行了研究,这也是本文的研究重点之一。首先在对数据预处理上,本文采用数据离散化、忽略空缺值和属性转换等方法使原始数据库变为适合挖掘的事务数据库;其次使用第四章提出的改进的项目约束关联规则挖掘算法对事务表进行挖掘来获取相应的关联规则;然后从主客观两个方面对所有规则进行评价以得到较有效的关联规则;最后将数据挖掘的结果同第三章统计分析的结果进行比较。另外,设计并实现了一个激素信息系统以使辅助诊断可视化和便捷化。该论文受到厦门市社会发展计划项目“垂体性激素的建模分析及每床应用”嗪牛淖手
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摘要明与传统的耐算法相比,新算法在挖掘性能上有较大的提高。同时在对新论文茸先介绍了内分泌激素系统的一些基本知识,同时阐述了目前数据挖掘在医疗领域的应用情况。在第三章首先运用回归分析对数据进行分析,关键词:内分泌激素:关联规则;统计分析随着科技的进步,越来越多的检测手段被用来辅助医生进行疾病诊断,这同时也产生了大量的医疗数据。而如何从这些数据中找出某些因素与疾病问的相关性已成为了目前的研究热点之~。论文充分研究了内分泌激素系统和数据挖掘的相关概念,之后分别运用统计和数据挖掘的方法对数据进行分析。其中在数据挖掘方面,本文根据实际数据的特点,在熟悉关联规则基本理论和实现方法的基础上,对如何获取有效的关联规则进行研究,取得了一定的成果。为进一步的数据分析提供指导和依据。之后第四章在对传统关联规则挖掘算法进行研究的基础上,提出并实现了一个改进的项目约束关联规则挖掘算法,实验表增数据的处理上,采用改进的增量更新算法进行处理,以避免有新增数据情况下为获取新规则而必须对所有数据进行重新挖掘的情况,提高了挖掘效率。第五章在考察了实际应用中激素数据特点的基础上,对获取关联规则的几个关键部分进行了研究,这也是本文的研究重点之一。首先在对数据预处理上,本文采用数据离散化、忽略空缺值和属性转换等方法使原始数据库变为适合挖掘的事务数据库;其次使用第四章提出的改进的项目约束关联规则挖掘算法对事务表进行挖掘来获取相应的关联规则;然后从主客观两个方面对所有规则进行评价以得到较有效的关联规则;最后将数据挖掘的结果同第三章统计分析的结果进行比较。另外,设计并实现了一个激素信息系统以使辅助诊断可视化和便捷化。该论文受到厦门市社会发展计划项目“垂体性激素的建模分析及每床应用”嗪牛淖手
厦门大学学位论文原创性声明声明人┟:掷阑年‘月日兹呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究成果,均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。
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第一章绪论概述变得越来越迫切。于是知识发现与数据挖掘领域。一般地,数据挖掘就是指从数据库或数据仓库中发现隐藏的、预先未知的、在价值的,提取的知识表示为概念、规则、规律和模式等形式。数据挖掘的主要功能包括:聚类、分类、预测、关联分析但是当前大部分的专家系统的诊断标准是根据一