【摘 要】
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现如今,数据挖掘技术广泛应用于发现大数据中所隐藏的信息。然而在医学数据库的信息处理中,数据挖掘仍是一个富有挑战性的进程,大量医学数据的来源和数据的复杂性和多样性是
【机 构】
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常州工学院电气信息工程学院,苏州大学第三附属医院免疫与风湿病科,河海大学物联网工程学院
【基金项目】
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本文得到了常州市科技计划(批准号N o.CE20165046)的支持
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现如今,数据挖掘技术广泛应用于发现大数据中所隐藏的信息。然而在医学数据库的信息处理中,数据挖掘仍是一个富有挑战性的进程,大量医学数据的来源和数据的复杂性和多样性是在医学数据处理过程中所要解决的问题。痛风是一种常见的慢性病,最重要的影响因素是高尿酸血症,控制痛风的发生和研究痛风与其他代谢性疾病之间的联系变得十分重要。本研究以高尿酸病人为研究对象,采用数据挖掘的相关算法,对高尿酸症病人的常规血样指标数据进行研究,研究高尿酸症与其他代谢性疾病之间的关联性。根据实验结果,提出了影响高尿酸症的代谢性疾病关联关系,为
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