论文研究基于关联规则算法的医疗数据挖掘 .pdf

为帮助人们深入研究关联规则挖掘技术，总结了关联规则的分类方法、评价方法以及相关技术的最新进展，特别是对关联规则的主要算法进行了详细的介绍，并探讨未来的发展方向。该研究比较系统全面，对将来进一步深入分析

以非下采样Contourlet变换为基础，充分利用了该变换的尺度相关性以及各个尺度方向子带系数的方向性，提出了一种新的图像边缘检测的方法。通过实验，验证了新方法可以更好地把握图像的曲线或直线状边缘特征

信道估计技术是长期演进（LTE）核心技术之一。传统的LMMSE信道估计算法有着良好的系统性能，但其最显著的缺点就是自相关矩阵繁琐的求逆运算量大。针对这一问题，提出了基于相关带宽的两种不同的分块矩阵法。

指出关联规则在中药数据分析中的难点，据此提出了一种改进的Apriori算法——Apriori算法；最后，以治疗感冒的中药专利数据集为测试数据，进一步验证算法的有效性和实用性。结果表明，此算法能够有效地

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本系统完成了对Apriori算法的改进！

介绍了当前负关联规则算法，并在此基础上提出了相应的改进

基于决策树的医疗数据挖掘，胡瑞娟，，本文通过研究决策树的ID3算法，针对ID3算法的不足提出了决策树的修剪方法，利用决策树算法对乳腺疾病数据进行挖掘，使用SQLServer2005

数据挖掘经典的关联规则挖掘Apriori算法及其分桶策略的优化算法

现有的基于频繁模式树FP-tree和概念格的规则挖掘算法在构造概念格时存在重复遍历FP-tree问题，在挖掘后件约束的规则时算法构造的概念格包含冗余结点。针对这两个问题，提出了通过遍历FP-tree生