【摘 要】
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该文采用数据挖掘技术对肺癌生存期进行预测,并尝试探索最佳治疗方案,实现了一种肺癌预后系统.论文主要内容如下:1.采用数据挖掘中的离散化方法,对原始数据进行预处理,目的是
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该文采用数据挖掘技术对肺癌生存期进行预测,并尝试探索最佳治疗方案,实现了一种肺癌预后系统.论文主要内容如下:1.采用数据挖掘中的离散化方法,对原始数据进行预处理,目的是消除噪声和不一致数据,以便进一步的分析.2.使用数据挖掘中的多种分类算法,从原始数据中提取有效的规则,对肺癌病人的生存期进行预测.在这里,该文采用了决策树、贝叶斯、神经网络等算法对数据进行分析.3.使用基于范例推理的方法解决最佳治疗方案决策问题.这复种方法符合医学工作者的日常思维.同时,我们将决策理论与范例推理相结合,用于解决医学数据中的不完整和缺失问题.4.介绍肺癌预后系统的总体框架与部分功能演示,友好的界面和简单的操作将给用户一个直观体验.
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