【摘 要】
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随着医疗大数据剧增,医疗数据体现的价值更加明显,而传统的数据分析方案已经无法满足日益增长的数据要求,数据挖掘技术的更新更加体现出重要性,针对医疗数据挖掘算法的改进优
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随着医疗大数据剧增,医疗数据体现的价值更加明显,而传统的数据分析方案已经无法满足日益增长的数据要求,数据挖掘技术的更新更加体现出重要性,针对医疗数据挖掘算法的改进优化成为瓶颈,Apriori算法进行医疗数据的应用中发现众多优点,特别是基于兴趣度的改进算法,让医疗数据挖掘体现出更多的价值,并对改进的算法进行Map Reduce化进行模型实验,获得更多的医疗价值。
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