版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、近幾十年來,隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展,越來越多的數(shù)據(jù)被存入計算機,但是由于缺乏有效的工具從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則和信息,導致數(shù)據(jù)不能有效的被利用,浪費了很多獲取知識的機會。然后隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的提出,人們才有機會在海量的數(shù)據(jù)中找到自己想要的知識。 中醫(yī)是以臨床醫(yī)學為基礎(chǔ)的學科,中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)具有復雜的相互關(guān)系,并蘊含著大量的醫(yī)學知識。中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)涉及的屬性很多,包括患者,癥狀,用藥信息,療效信息,藥物分類信息等等。同時考慮中醫(yī)
2、臨床數(shù)據(jù)中多種異質(zhì)的屬性特征,進行聚類分析是有望發(fā)現(xiàn)中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)中隱含結(jié)構(gòu)知識的可行方法,本文對此進行了初步的嘗試和探索。 論文做出的工作包含以下幾個方面: 1.由傳統(tǒng)聚類方法的不足引入了一種更加新穎的,應用范圍更廣的異質(zhì)聚類算法,并根據(jù)異質(zhì)聚類算法能夠解決多關(guān)系數(shù)據(jù)聚類的特點,重點介紹了兩種不同的多路異質(zhì)聚類方法,突出多路異質(zhì)聚類算法在處理此類問題上的優(yōu)勢。 2.結(jié)合中醫(yī)臨床數(shù)據(jù)集,對臨床數(shù)據(jù)中的病人-癥狀,癥
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- AFS聚類方法研究及其在模糊數(shù)據(jù)聚類中的應用.pdf
- 數(shù)據(jù)聚類方法研究及其在軟測量中的應用.pdf
- 核聚類算法研究及其在文本聚類中的應用.pdf
- 聚類算法及其在頁面聚類中的應用研究
- 譜聚類算法研究及其在文本聚類中的應用.pdf
- 聚類算法及其在頁面聚類中的應用研究.pdf
- 聚類算法及其在日志數(shù)據(jù)處理中的應用研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中的聚類方法及其應用研究.pdf
- 數(shù)據(jù)的聚類、分類技術(shù)及其在WEB環(huán)境中的應用.pdf
- 基于QPSO的數(shù)據(jù)聚類及其在圖像分割中的應用.pdf
- 模糊聚類及其在中文文本聚類中的應用研究.pdf
- K-medoids聚類算法研究及其在文本聚類中的應用.pdf
- 模糊聚類在電信數(shù)據(jù)挖掘中的研究與應用.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘聚類算法在CRM中的研究與應用.pdf
- 譜聚類在離群數(shù)據(jù)挖掘中的應用研究.pdf
- 蟻群算法研究及其在聚類中的應用.pdf
- 譜聚類研究及其在入侵檢測中的應用.pdf
- 判別和聚類方法在針灸臨床數(shù)據(jù)分析中的應用研究.pdf
- 模糊聚類研究及其在水文分區(qū)中的應用.pdf
- 粒子群算法的改進及其在基因表達數(shù)據(jù)聚類中的應用.pdf
評論
0/150
提交評論