基于医疗数据的属性约简聚类分析算法

• 作者: 李明 李晓雪 郑静晨 郝昱文
• 来源期刊: 医学信息学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 医疗数据 数据属性约简 聚类分析 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 医学信息研究
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: R-056
• 字数: 3087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6036.2016.04.013

摘要

通过医疗数据预测疾病的发展状况具有十分重要的意义.介绍聚类分析和属性约简的概念,阐述典型的聚类分析流程和新的基于属性的约简聚类分析算法,通过对医疗数据进行属性约简,可极大提高聚类分析过程的效率,同时通过与现有经典聚类算法的比较,证明该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓雪		28	109	5.0	9.0
2	李明		142	417	11.0	17.0
3	郑静晨		78	403	11.0	16.0
4	郝昱文		13	95	5.0	9.0