摘要
传统Apriori算法只能处理布尔型数据,无法对包含连续属性的乳腺癌患者就诊记录进行规则挖掘。对此,提出一种基于改进Apriori算法的乳腺癌扩散的预测方法。该方法通过引入模糊集理论,提出新的支持度计算方法,对Apriori算法进行优化。实验结果表明,改进后的算法能够处理含有连续型数据的乳腺癌患者就诊记录,相比传统算法,能够挖掘出更多、质量更高的规则,得出了乳腺癌患者的致病因素和扩散之间的隐藏规则,从而验证了改进后的Apriori算法对于辅助乳腺癌患者治疗具有指导意义。
- 出版日期2020
- 单位安徽理工大学