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本书对数据挖掘技术在医学中的应用进行了研究,介绍了数据挖掘中的因子分析法、模糊聚类法、关联规则方法、Logistic 回归法、灰色预测方法理论基础。 全书以医学信息挖掘为主线,运用以上五种方法或多种方法的结合对医学数据(中风患者的血流变数据、肺癌图像、试管婴儿成功数据、女性胆固醇数据等)进行了数据挖掘,包括数据采集、数据预处理、数据挖掘与分析、数据挖掘结果分析,并提出相应的建议。定量地描述疾病与临床数据指标之间的关系,为提高疾病诊断的准确性提供新的思路。
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核工程用材料的热物理性质 第2版 修订和增补,(俄)基里洛夫主编;吴兴曼,郑颖,张玲译,原子能出版社,978750225
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数据挖掘在经济、社会中的作用 力图利用数据挖掘技术解决社会、经济中的问题。
进入大数据时代后,我国各行业领域储存了海量的数据,这些大数据蕴藏着巨大的潜力和能量,正日益成为国家基础性战略资源。通过对行业的数据收集与存储,利用数据挖掘技术,结合行业发展需求做出相应分析与评价,为行业的发展与决策的制定提供良好基础。笔者在高校科研工作中进行软科学的研究,一直追踪数据挖掘在社会经济中的应用研究,力图利用数据挖掘技术解决社会、经济中的问题,这也是撰写本书的主要目的。
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数据挖掘在医学中的应用 大数据技术助力智慧医疗,为健康中国插上腾飞的翅膀。
本书对数据挖掘技术在医学中的应用进行了研究,介绍了数据挖掘中的因子分析法、模糊聚类法、关联规则方法、 Logistic 回归法、灰色预测方法理论基础。 全书以医学信息挖掘为主线,运用以上五种方法或多种方法的结合对医学数据(中风患者的血流变数据、肺癌图像、试管婴儿成功数据、女性胆固醇数据等)进行了数据挖掘,包括数据采集、数据预处理、数据挖掘与分析、数据挖掘结果分析,并提出相应的建议。定量地描述疾病与临床数据指标之间的关系,为提高疾病诊断的准确性提供新的思路。
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