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数据挖掘在医学数据分析中的应用

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-22页
 §1.1 课题研究背景第13-18页
  §1.1.1 技术背景第13-15页
  §1.1.2 应用背景第15-16页
  §1.1.3 国内外研究现状第16-18页
 §1.2 数据分析需求第18页
 §1.3 研究目的和意义第18-19页
 §1.4 研究思路第19-20页
 §1.5 技术路线第20页
 §1.6 论文结构第20-22页
第二章 相关数据分析方法和工具介绍第22-33页
 §2.1 数据挖掘方法第22-30页
  §2.1.1 聚类第22-24页
  §2.1.2 关联第24-26页
  §2.1.3 分类第26-30页
 §2.2 数据挖掘工具第30-32页
 §2.3 统计方法第32页
 §2.4 统计工具第32页
 §2.5 其它处理技术及工具第32-33页
第三章 聚类方法在医院管理数据分析中的应用第33-40页
 §3.1 用聚类方法划分病种第33-35页
  §3.1.1 目的和意义第33页
  §3.1.2 数据准备和预处理第33-34页
  §3.1.3 算法选择第34页
  §3.1.4 聚类分析第34页
  §3.1.5 结果讨论第34页
  §3.1.6 相关研究比较第34-35页
  §3.1.7 建议第35页
 §3.2 用聚类方法划分病人属地第35-40页
  §3.2.1 目的和意义第35页
  §3.2.2 数据准备和预处理第35-36页
  §3.2.3 算法选择第36-37页
  §3.2.4 聚类分析第37页
  §3.2.5 结果讨论第37-38页
  §3.2.6 相关研究比较第38页
  §3.2.7 建议第38-40页
第四章 关联分析在临床数据分析中的应用第40-55页
 §4.1用关联分析发现2型糖尿病并发症第40-44页
  §4.1.1 目的和意义第40页
  §4.1.2 数据来源和预处理第40-42页
  §4.1.3 分析方法的选择第42页
  §4.1.4 关联分析第42-43页
  §4.1.5 结果讨论第43-44页
  §4.1.6 相关研究比较第44页
  §4.1.7 建议第44页
 §4.2 用关联分析发现尿毒症治疗用药的相关性第44-55页
  §4.2.1 目的和意义第44-45页
  §4.2.2 数据准备和预处理第45-49页
  §4.2.3 算法选择第49页
  §4.2.4 关联分析第49-52页
  §4.2.5 结果讨论第52-53页
  §4.2.6 相关研究比较第53页
  §4.2.7 建议第53-55页
第五章 分类方法在临床数据分析中的应用第55-69页
 §5.1 用C5.0算法建立2型糖尿病预测模型第55-65页
  §5.1.1 目的和意义第55页
  §5.1.2 数据预处理第55-57页
  §5.1.3 算法选择第57页
  §5.1.4 技术路线第57-60页
  §5.1.5 模型评估第60-62页
  §5.1.6 结果讨论第62-63页
  §5.1.7 相关研究比较第63-64页
  §5.1.8 建议第64-65页
 §5.2 用BP神经网络建立2型糖尿病预测模型第65-69页
  §5.2.1 目的和意义第65页
  §5.2.2 数据预处理第65-66页
  §5.2.3 算法选择第66页
  §5.2.4 建立模型第66页
  §5.2.5 模型评估第66-67页
  §5.2.6 结果讨论第67页
  §5.2.7 相关研究比较第67-68页
  §5.2.8 建议第68-69页
第六章 部分研究结果在医院的应用第69-71页
 §6.1 病种划分结果的应用第69页
 §6.2 病人属地划分结果的应用第69页
 §6.3 尿毒症用药分析结果的应用第69-71页
第七章 全文总结第71-73页
 §7.1 研究工作第71页
 §7.2 研究特点第71-72页
 §7.3 尚待继续探讨的问题第72页
 §7.4 不足和将来工作第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
作者在学期间取得的学术成果第78页

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