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关联规则挖掘在电子病历分析中的应用研究

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针对甲状腺电子病历数据量大、更新速度快的特点，提出了一种挖掘有效关联规则的技术．该技术运用区间归并法与特征区间法相结合的离散化方法对病历中的数据进行预处理；在规则生成的核心算法中，提出了优化的增量更新FUP算法，算法通过对新旧数据库设定不同的支持度得到病历各属性间的关联规则．实验验证了改进算法的有效性，挖掘结果对了解疾病的诊断、治疗、发展规律有重要价值，对医学研究有重要意义．

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