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决策树是医疗数据挖掘中一种重要分类方法,针对原始医疗数据存在大量重复样本和冗余属性,影响医疗诊断的精度和速度这一问题,提出了一种基于粗糙集和ID3算法相结合的决策树方法.将所提方法应用于冠心病诊断决策,并对属性约简前后的决策性能进行了比较分析.实验表明了该方法的有效性和实用性.
数据挖掘在医疗数据中的应用
【摘 要】
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决策树是医疗数据挖掘中一种重要分类方法,针对原始医疗数据存在大量重复样本和冗余属性,影响医疗诊断的精度和速度这一问题,提出了一种基于粗糙集和ID3算法相结合的决策树方
【机 构】
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皖南医学院计算机教研室
【出 处】
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安徽工程科技学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年03期
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2005kj094)
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