基于數(shù)據(jù)挖掘的體病相關(guān)分析與研究.pdf

1、體病相關(guān)是中醫(yī)體質(zhì)學(xué)研究的核心內(nèi)容和難點,人們以前往往是根據(jù)醫(yī)生經(jīng)驗來分析的,而醫(yī)生經(jīng)驗的不同,辨證也有所差異,這在很大程度上阻礙了中醫(yī)體質(zhì)學(xué)的發(fā)展。因而提出客觀的、標(biāo)準(zhǔn)的和醫(yī)生經(jīng)驗有機(jī)結(jié)合的方法對體病相關(guān)進(jìn)行研究,便成為目前中醫(yī)體質(zhì)研究工作的重點。
　　 本文系統(tǒng)地研究了數(shù)據(jù)挖掘理論,完成了體病相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)處理,形成了目標(biāo)數(shù)據(jù)；深入研究了現(xiàn)有關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,以預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為Apriori算法的輸入,對算法進(jìn)行了測試,從而歸納出

2、算法應(yīng)用到體病相關(guān)中所存在的缺陷,并結(jié)合體病相關(guān)數(shù)據(jù)的特點,分別從三個方面對算法進(jìn)行改進(jìn)；通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,以有效提高算法的效率；通過逐步剔除支持度小于給定最小支持度的屬性,以減小數(shù)據(jù)庫的規(guī)模；通過動態(tài)給定每種體質(zhì)類型的最小支持度,以實現(xiàn)對所有體質(zhì)類型數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析。最后編程實現(xiàn)了改進(jìn)算法,并應(yīng)用于體病相關(guān)分析,得出了分析結(jié)果。
　　 實驗結(jié)果表明改進(jìn)算法提高了生成頻繁集的速度,減少了候選集的數(shù)目,縮小了事務(wù)數(shù)據(jù)庫的規(guī)模,