Python+Flask处方关联规则挖掘系统源码解析

资源摘要信息:"本项目源码是一个高质量的处方关联规则挖掘系统，基于Python语言和Flask框架开发。处方关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，主要用于在医疗领域中，对医生开具的处方数据进行分析，以发现不同药品间的潜在关联。该系统可以广泛应用于医疗机构、药品研发和市场分析等领域。 在本项目的源码中，开发者提供了详尽的代码注释，使得即使是没有深入编程经验的新手也能理解系统的工作原理和代码逻辑。整个项目得到了导师的高度评价，并在个人评分中达到了98分的高分。因此，该系统不仅是毕业设计、期末大作业和课程设计的优秀参考案例，而且已经被证明是能够获得高分的项目。 系统使用Python语言进行开发，Python因其简洁明了的语法和强大的库支持，已经成为数据科学和机器学习领域的首选语言。而Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，适合用来开发小型至中型的应用。使用Flask框架，可以快速地将Python程序部署为Web应用。 在部署方面，本系统的源码非常便于用户下载并进行简单的部署操作即可使用。这意味着开发者需要将源码打包，并附带部署文档，让其他用户能够按照指导步骤快速地将系统安装和配置好。 项目的源码文件名称为'prescription_analysis_system-master'，这表明这是一个主分支的项目，用户在下载后可以继续基于此进行学习、修改和扩展，例如开发新功能或改善用户界面。 值得注意的是，关联规则挖掘的核心在于挖掘出频繁出现在处方中的药品组合，并评估这些组合之间的关联性。这通常涉及到算法如Apriori、FP-Growth等。在本项目中，这些算法的实现细节可能包括在源码之中，为学习这些数据挖掘技术的学生提供了实践机会。 综合来看，基于python+Flask的处方关联规则挖掘系统项目源码，为开发者提供了了解和实践医疗数据挖掘、Web开发和Python编程的绝佳平台。通过分析这个系统，学习者不仅可以获得有关数据挖掘的深入知识，还可以学习到Web开发和前后端交互的技术。"