基于医疗数据的属性约简聚类分析算法
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发改办高技(2013)2140号;卫计委公益性行业科研专项(项目编号:201302003)。


Clustering Analysis Algorithm Based on Attribute Reduction of Medical Data
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    摘要:

    通过医疗数据预测疾病的发展状况具有十分重要的意义。介绍聚类分析和属性约简的概念,阐述典型的聚类分析流程和新的基于属性的约简聚类分析算法,通过对医疗数据进行属性约简,可极大提高聚类分析过程的效率,同时通过与现有经典聚类算法的比较,证明该算法的有效性。

    Abstract:

    It is very significant to predict the development status of a disease based on medical data. The paper introduces the concepts of clustering analysis and attribute reduction, and explains the typical clustering analysis process and a new clustering analysis algorithm based on attribute reduction. To reduce attributes of medical data can greatly enhance the efficiency of the clustering analysis process. As compared with existing classical clustering algorithms, this algorithm is proved to be effective.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李晓雪,郑静晨,李明,等.基于医疗数据的属性约简聚类分析算法[J].医学信息学杂志,2016,37(4):59-62

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  • 最后修改日期:2016-02-25
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  • 在线发布日期: 2016-05-13
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