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                關聯規則挖掘在電子病歷分析中的應用研究
              
      
            
      		
        
      
        
       
          
		  	
      
              
       
                 
      
                    
       
                        
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                      針對甲狀腺電子病歷數據量大、更新速度快的特點，提出了一種挖掘有效關聯規則的技術．該技術運用區間歸并法與特征區間法相結合的離散化方法對病歷中的數據進行預處理；在規則生成的核心算法中，提出了優化的增量更新FUP算法，算法通過對新舊數據庫設定不同的支持度得到病歷各屬性間的關聯規則．實驗驗證了改進算法的有效性，挖掘結果對了解疾病的診斷、治療、發展規律有重要價值，對醫學研究有重要意義．
                    
      
                  
      		
              
      
              
       
                 
      
                    
       
                       
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