关联规则挖掘及在医学信息处理中的应用研究

第一章 数据挖掘概述	第1-23页
·数据挖掘技术研究背景与现状	第12-15页
·数据挖掘的主要步骤	第15-17页
·数据挖掘研究内容及技术分类	第17-20页
·数据挖掘的研究方向	第20-22页
·论文的组织	第22-23页
第二章 关联规则的挖掘	第23-44页
·关联规则概述	第23-27页
·关联规则的基本概念	第23页
·关联规则的种类	第23-24页
·多层和多维及数量关联规则的挖掘	第24-27页
·关联规则价值衡量的方法	第27-30页
·系统客观层面	第28页
·用户主观层面	第28-30页
·关联规则挖掘的算法	第30-42页
·经典频集算法apriori的讨论	第30-35页
·其他的频集挖掘方法	第35-42页
·本章小结	第42-44页
第三章 关联规则的分布式挖掘	第44-66页
·关联规则分布式挖掘算法	第45-58页
·概念和理论	第45-46页
·分布式环境关联规则挖掘算法DMA及改进	第46-50页
·全局最大频繁项目集挖掘算法FMGMFI	第50-58页
·关联规则分布式更新挖掘算法	第58-65页
·概念和理论	第58-59页
·全局频繁项目集的快速更新算法	第59-65页
·本章小结	第65-66页
第四章 医学数据中关联规则的挖掘	第66-80页
·医学数据的特点与预处理	第66-68页
·医学数据的特点	第66页
·医学数据的预处理	第66-68页
·数据挖掘在医学上的应用	第68-70页
·自动预测趋势和行为	第68-69页
·关联分析	第69页
·聚类分析	第69页
·偏差检测与控制	第69页
·医学图像处理	第69-70页
·挖掘关联规则在门诊中的应用	第70-73页
·症状确定	第70-71页
·建立病人就诊数据库	第71页
·产生频繁项集	第71-72页
·建立关联规则	第72-73页
·医学数据挖掘关联规则的问题与解决	第73-77页
·医学数据挖掘关联规则的问题	第73-74页
·基于约束的关联分类FP-growth改进算法	第74-75页
·改进算法应用于医学图像挖掘	第75-77页
·基于关联的自适应分类规则发现模型	第77-79页
·本章小结	第79-80页
第五章 结束语	第80-82页
·总结	第80页
·今后研究方向展望	第80-82页
参考文献	第82-86页
攻读硕士学位期间参与项目情况	第86页
攻读硕士学位期间发表论文情况	第86页