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摘要:
传统Apriori算法只能处理布尔型数据,无法对包含连续属性的乳腺癌患者就诊记录进行规则挖掘.对此,提出一种基于改进Apriori算法的乳腺癌扩散的预测方法.该方法通过引入模糊集理论,提出新的支持度计算方法,对Apriori算法进行优化.实验结果表明,改进后的算法能够处理含有连续型数据的乳腺癌患者就诊记录,相比传统算法,能够挖掘出更多、质量更高的规则,得出了乳腺癌患者的致病因素和扩散之间的隐藏规则,从而验证了改进后的Apriori算法对于辅助乳腺癌患者治疗具有指导意义.
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文献信息
篇名 改进关联规则算法对乳腺癌扩散的预测研究
来源期刊 江汉大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 数据挖掘 Apriori算法 乳腺癌扩散预测 模糊集
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 计算机与信息科学
研究方向 页码范围 72-79
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 5137字 语种 中文
DOI 10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2020.04.010
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 杨超宇 37 99 6.0 9.0
2 李慧宗 62 342 10.0 16.0
3 艾云昊 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
Apriori算法
乳腺癌扩散预测
模糊集
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
江汉大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-0143
42-1737/N
大16开
武汉经济技术开发区江汉大学期刊社
1973
chi
出版文献量(篇)
2387
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