海量医学数据中的特定数据挖掘模型仿真分析

• 作者: 李翠霞 王有为
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 医学数据 特定数据 特征提取 关联度
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 342-345
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3759字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李翠霞	郑州大学软件与应用科技学院	30	135	6.0	9.0
2	王有为	郑州大学软件与应用科技学院	6	9	2.0	2.0