改进Apriori算法在医疗数据挖掘中的应用——以乳腺疾病为例

"这篇论文探讨了基于关联规则算法在医疗数据挖掘中的应用，特别是针对乳腺疾病的案例。作者胡瑞娟提出了一种改进的Apriori算法来解决原算法的性能问题，并利用SQLServer 2005数据挖掘工具构建了肿瘤复发与其他属性之间的关联规则，验证了关联规则算法在医疗领域挖掘潜在知识的有效性。" 本文主要关注的是数据挖掘中的关联规则方法，特别是在医疗数据中的应用。关联规则是一种从大规模数据集中发现有趣关系的统计技术。在医疗领域，这种方法可以帮助识别疾病、症状、治疗方案等之间的潜在联系，从而支持医生做出更准确的诊断和治疗决策。 Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，由R.Agrawal等人提出。它采用两阶段的频集思想，首先找出所有满足最小支持度的项集（频集），然后基于这些频集生成关联规则。然而，Apriori算法在处理大数据集时存在效率问题，因为它需要频繁地扫描数据库以生成候选项集。 针对Apriori算法的性能瓶颈，论文提出了一种改进的Apriori算法。虽然具体的改进细节未在摘要中详述，但通常的优化策略可能包括减少数据库扫描次数、使用位向量技术、或者调整算法结构以减少无用的项集生成。这种改进旨在提高算法的计算效率，使其更适合处理医疗领域的大规模复杂数据。 在实际应用中，作者使用SQLServer 2005的数据挖掘工具，选择了乳腺疾病患者的数据集进行实验。通过对285例乳腺疾病患者的医疗数据进行挖掘，建立了肿瘤复发与其他属性间的关联规则，这证明了关联规则方法对于揭示医疗数据中隐藏模式的有效性。 关联规则挖掘在医疗数据分析中的价值在于，它可以发现患者特征与疾病发展之间的非直观联系，帮助医生预测疾病发展趋势，制定个性化的治疗策略。例如，可能发现某些特定的症状组合预示着更高的肿瘤复发风险，这些信息可以提前指导临床干预。 总结来说，这篇论文通过改进Apriori算法，成功应用于医疗数据挖掘，特别是在乳腺疾病的研究中，揭示了有价值的关联规则，为医疗决策支持提供了新的视角和工具。随着医疗数据的持续增长，关联规则和其他数据挖掘技术将在未来继续发挥重要作用，推动精准医疗的发展。