改进关联规则算法对乳腺癌扩散的预测研究

作者:艾云昊; 杨超宇; 李慧宗
来源:江汉大学学报(自然科学版), 2020, 48(04): 72-79.
DOI:10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2020.04.010

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。

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