聚类分析算法在HMIS的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 大数据在医疗行业的应用 | 第12-13页 |
| 1.3 国内医院数据中心现状 | 第13-15页 |
| 1.4 数据分析技术在国外医院中的应用 | 第15-17页 |
| 1.5 本文研究内容及论文结构 | 第17-18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 医院管理信息系统 HMIS | 第19-28页 |
| 2.1 医院管理信息系统 HMIS | 第19-24页 |
| 2.1.1 系统基本网络配置 | 第19-20页 |
| 2.1.2 HMIS 系统主要功能 | 第20-24页 |
| 2.2 医院信息化的意义 | 第24-25页 |
| 2.3 医院信息化问题思考 | 第25-27页 |
| 2.3.1 医院方面存在的问题 | 第25-26页 |
| 2.3.2 软件开发方存在的问题 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 相关技术和理论 | 第28-41页 |
| 3.1 数据仓库 | 第28-31页 |
| 3.1.1 数据仓库带来的好处和数据来源 | 第28-29页 |
| 3.1.2 数据仓库体系结构 | 第29-30页 |
| 3.1.3 数据仓库设计方法 | 第30-31页 |
| 3.2 多维数据分析模型 | 第31-34页 |
| 3.3 数据挖掘 | 第34-35页 |
| 3.4 聚类分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 基于划分聚类算法 k - means | 第37-38页 |
| 3.4.2 基于划分聚类算法模糊 C | 第38-39页 |
| 3.4.3 层次聚类算法 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 数据仓库总体设计 | 第41-48页 |
| 4.1 数据仓库设计流程 | 第41页 |
| 4.2 SQL SERVER 数据仓库配置管理 | 第41-42页 |
| 4.3 医院数据仓库主题设计 | 第42页 |
| 4.4 多维数据模型中维度设计 | 第42页 |
| 4.5 数据预处理 | 第42-43页 |
| 4.6 事实表和维表设计 | 第43-45页 |
| 4.7 数据仓库模型设计 | 第45-47页 |
| 4.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 聚类分析算法应用详细设计 | 第48-58页 |
| 5.1 聚类分析指标和数据样本集 | 第48-49页 |
| 5.2 模糊聚类法分析实现 | 第49-53页 |
| 5.3 层次聚类算法分析实现 | 第53-54页 |
| 5.4 K-Means 算法聚类分析 | 第54-56页 |
| 5.5 三种聚类算法结果比较 | 第56页 |
| 5.6 给医院决策者的结论 | 第56-57页 |
| 5.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结 | 第58-60页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第58页 |
| 6.2 今后工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 个人简历 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
