关联规则挖掘在病案数据分析中的应用研究的中期报告.docx
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关联规则挖掘在病案数据分析中的应用研究的中期报告.docx
关联规则挖掘在病案数据分析中的应用研究的中期报告一、研究背景随着社会经济的快速发展,医疗卫生事业也取得了长足的进步和发展。大数据时代的到来为病案数据的采集、存储和分析提供了更为便捷和高效的手段,同时也为我们提供了更为广阔的挖掘空间。关联规则挖掘作为数据挖掘的一种重要方法,在企业业务、市场营销和社会领域等方面都有广泛的应用。在医疗卫生领域,关联规则挖掘被广泛应用于病例分析、病情预测、治疗方案推荐和药品副作用监测等方面,成为了医疗卫生数据分析的重要工具。二、研究目的本研究旨在探究关联规则挖掘在病案数据分析中的
数据挖掘中关联规则算法的分析与优化的中期报告.docx
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关联规则挖掘在盲文软件中的应用研究的中期报告.docx
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模糊关联规则挖掘及在工业数据中的应用的中期报告.docx
模糊关联规则挖掘及在工业数据中的应用的中期报告本研究的目的是探索模糊关联规则挖掘在工业数据中的应用,以提高生产过程中的效率和质量。本文介绍了前期的研究工作,包括数据采集、数据预处理和模糊关联规则挖掘算法的选择以及实验结果分析。一、数据采集本研究使用的数据来源于一家制造企业的生产过程。我们采集了三个方面的数据:(1)生产流程数据,包括生产日期、生产时间、生产工序、工序中的温度、湿度和压力等;(2)设备运行数据,包括设备运行时间、设备维护记录、设备维护保养等;(3)产品质量数据,包括产品的成品率、产品的合格率
基于关联规则的数据挖掘方法研究—加权关联规则挖掘的研究的中期报告.docx
基于关联规则的数据挖掘方法研究—加权关联规则挖掘的研究的中期报告一、研究背景和意义随着大数据时代的到来,数据挖掘在各个领域得到了广泛的应用。关联规则挖掘是其中的重要方法之一,它主要用于提取数据中的关联规律,指出数据中存在着的关系和依赖。在商业领域中,关联规则挖掘可以用于市场营销、协同过滤等方面,对于提高产品销售和用户体验具有重要的作用。因此,对于关联规则挖掘的研究和发展有着重要的意义。传统的关联规则挖掘方法大多数都是基于支持度和置信度的,但是这些方法忽略了不同对象之间的相关性。因此,在挖掘关联规则时,加权