数据挖掘在肺结核疾病智能决策中的应用研究

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摘要：针对单一数据挖掘方法对肺结核疾病诊断效率低、准确性不高的问题,本研究对北京市昌平区结核病防治所,北京市结核病控制研究所的1203例肺结核病人档案资料构建了电子档案,采用粗糙集和决策树结合方法建立肺结核疾病诊断模型,并对其准确性进行评估,在此基础上构建肺结核疾病诊断系统;在研究中,使用粗糙集和决策树相结合的方法进行属性约简,约简掉冗余属性57个,剩余属性22个,得到决策规则7条,模型准确率为83.46％;与未未约简的方法相比,决策规则减少128％,模型准确率基本保持不变;研究结果表明:使用该组合算法,在保证模型准确率的同时,降低了算法的时间和空间复杂性,提高了挖掘效率,为临床诊断提供了一定的借鉴.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsjzdclykz201707062

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关键词：应用研究 数据挖掘 肺结核 wanfangdata periodic 肺结核疾病 粗糙集 决策树 智能诊断