针对生物医学领域累积的海量行业数据,通过对生物医学数据中存在的维数较高,噪声干扰较强以及结构复杂等数据处理问题进行分析,给出了降维,降噪和同化的生物医学数据处理的方法,介绍了生物医学数据挖掘的步骤,并归纳了数据挖掘常用的九种算法与数据挖掘的五种任务之间的关系,同时对生物医学领域内处理数据的贝叶斯算法和关联规则算法分别进行了研究,就两种算法的优点与缺点,适用范围及主要参数的设置进行了研究,为生物医学数据挖掘中数据的处理方法提供了参考。
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