數(shù)據(jù)挖掘在防疫站系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、　　隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，各行各業(yè)積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，而這些激增的歷史數(shù)據(jù)中往往隱藏很多重要的信息。如何從歷史數(shù)據(jù)中及時發(fā)現(xiàn)有用的知識，從而挖掘出其潛在的價值，提高其利用率，是信息處理技術(shù)研究領(lǐng)域的一項重要課題。作為其解決方案，近年來數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)技術(shù)迅速崛起。“計劃免疫信息監(jiān)測管理子系統(tǒng)”即防疫站系統(tǒng)，對脊髓灰質(zhì)炎、麻疹、新生兒破傷風(fēng)等危害兒童健康的傳染性疾病的個案錄入、上傳以

2、及各類報表的統(tǒng)計、匯總、上傳等均由計算機完成，各類數(shù)據(jù)被存儲在數(shù)據(jù)庫中，這就為數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用創(chuàng)造了條件。本文我們應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類和分類算法對防疫站系統(tǒng)中的麻疹數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，找出有用的信息。首先，我們提出了一個新穎的能處理包含混合屬性的大數(shù)據(jù)集的聚類算法——基于CF*-樹聚類算法，用該算法對麻疹數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，把全國29個省市自治區(qū)(除西藏外)分成麻疹控制較好(Ⅰ)、一般(Ⅱ)、較差(Ⅲ)和高危(Ⅳ)四類，并根據(jù)各類地區(qū)的不同麻疹爆