【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61873004,51874003),安徽省自然科学基金面上项目(1808085MG221),安徽理工大学博士基金资助项目(11892)
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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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