论文研究 预测结核病治疗复发:用于数据挖掘的J48决策树分析

Code for JAVA programming in decision tree algorithm in data mining (J48)

预测结核病患者的治疗结果是卫生部的一项重大工作。 医疗保健系统中的数据挖掘可用于决策。 数据探索中使用最广泛的是基于分而治之技术的决策树。 本文的目的是为结核病患者类别创建一个预测性数据挖掘模型，以发

实现深度优先的递归算法,完成决策树的生成,并实现决策,有图形界面JTable

J48决策树和朴素贝叶斯实现 在的breast-cancer.arff数据集上实现J48决策树和Naive Bayes数据挖掘方法

医护人员中的结核病（TB）发病率仍然是美国最低的职业特定发病率之一。 我们报告了一例33岁的非洲裔美国男性，患有右胸肿块，没有发烧，发冷或咳嗽。 细菌和真菌的培养是在初次就诊时送出的，在他整个护理过程

这项研究利用数据包络分析（DEA）评估了卫生中心在结核病（TB）治疗中的效率。 评估卫生中心治疗结核病的效率是一个至关重要且敏感的话题，因为有大量的公共资金用于医疗保健。 在这项研究中，DEA模型已被

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

简介：结缔组织疾病（CTD）随访期间结核病（TB）的发生是一种特殊情况，通常会带来真正的诊断问题。 这是文献中描述的关联。 患者和方法：我们在阿里斯蒂德勒丹特克医院内科进行了回顾性和描述性研究。 这项

天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。

这是数据挖掘论文合集中决策树的部分。其它部分也都已上传。