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针对医学图像数据的特殊性,提出了一种适合挖掘大量医学图像数据的关联分类算法。该算法以频繁模式树为基础,通过引入双支持度,排除一部分对分类无意义且存在干扰的项,以提高分类正确率。实验结果表明,当用于医学图像分类时,该算法可以取得同样的基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率及更好的分类效果。
基于关联规则的医学图像分类算法
【摘 要】
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针对医学图像数据的特殊性,提出了一种适合挖掘大量医学图像数据的关联分类算法。该算法以频繁模式树为基础,通过引入双支持度,排除一部分对分类无意义且存在干扰的项,以提高分类正确率。实验结果表明,当用于医学图像分类时,该算法可以取得同样的基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率及更好的分类效果。
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2008年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60572112）.
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