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摘要:
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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文献信息
篇名 高血压患者并发症模式的分析方法研究
来源期刊 中国循证医学杂志 学科
关键词 高血压并发症 主元分析 K-means算法 Apriori算法
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 方法学
研究方向 页码范围 1100-1105
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7507/1672-2531.201705083
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高建民 306 2872 25.0 37.0
2 姜洪权 19 124 8.0 11.0
3 王岗 25 138 6.0 11.0
4 姜朋 1 0 0.0 0.0
5 郭旗 2 8 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (105)
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研究主题发展历程
节点文献
高血压并发症
主元分析
K-means算法
Apriori算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国循证医学杂志
月刊
1672-2531
51-1656/R
大16开
四川省成都市国学巷37号
62-245
2001
chi
出版文献量(篇)
4219
总下载数(次)
4
总被引数(次)
43593
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