关联分析在冠心病诊疗数据中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘与关联规则挖掘技术 | 第14-25页 |
| ·数据挖掘技术 | 第14-20页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第14-15页 |
| ·数据 | 第14页 |
| ·数据库 | 第14-15页 |
| ·模式 | 第15页 |
| ·新颖的 | 第15页 |
| ·可理解的 | 第15页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第15-17页 |
| ·关联规则 | 第15页 |
| ·分类与预测 | 第15-16页 |
| ·聚类分析 | 第16页 |
| ·孤立点分析 | 第16页 |
| ·复杂类型数据的挖掘 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第17-18页 |
| ·决策树 | 第17页 |
| ·人工神经网络 | 第17页 |
| ·模糊系统 | 第17页 |
| ·进化计算 | 第17-18页 |
| ·粗糙集理论 | 第18页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第18-20页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第20-25页 |
| ·关联规则挖掘技术的产生 | 第20-21页 |
| ·关联规则的概念 | 第21-22页 |
| ·关联规则挖掘的过程 | 第22页 |
| ·关联规则挖掘的常用算法 | 第22-25页 |
| ·AIS算法 | 第22-23页 |
| ·Apriori算法 | 第23-24页 |
| ·FP-growth算法 | 第24-25页 |
| 第三章 关联分析在冠心病中的应用 | 第25-38页 |
| ·数据来源 | 第25-28页 |
| ·数据预处理 | 第28-30页 |
| ·删除空属性 | 第28-29页 |
| ·删除空缺属性 | 第29页 |
| ·删除无关属性 | 第29页 |
| ·属性变换 | 第29-30页 |
| ·新增属性 | 第30页 |
| ·建立新表 | 第30页 |
| ·数据挖掘 | 第30-38页 |
| ·建立数据挖掘结构 | 第31-35页 |
| ·“诊断与诊断”挖掘结构 | 第31-33页 |
| ·“诊断与手术”挖掘结构 | 第33-35页 |
| ·关联规则挖掘 | 第35-36页 |
| ·挖掘结果 | 第36-38页 |
| 第四章 结果与分析 | 第38-42页 |
| 第五章 讨论与总结 | 第42-46页 |
| ·关联规则评估 | 第42-43页 |
| ·数据预处理 | 第43-45页 |
| ·不足与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录 | 第49-51页 |
| 数据挖掘及其在医学领域的应用综述 | 第51-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第62页 |
