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时间序列数据挖掘在糖尿病证候演化规律研究中的应用 被引量:1

Application of Time Series Data Mining in the Study of Syndrome Evolution Law of Diabetes Mellitus
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摘要 使用数据挖掘软件Weka平台,将时间序列挖掘方法引入糖尿病证候演化规律的研究中,以大样本临床证候数据为研究对象,研究糖尿病证候演化规律,用以指导临床实践。采用时间序列数据挖掘,应用分类算法和关联规则经典算法Apriori算法,使用Weka3.7.12数据挖掘软件实现对经过数据预处理后的糖尿病病例数据的挖掘。通过对6 371例糖尿病患者病例挖掘分析,得出各种模式数据和可视化分布图,并将挖掘结果中有效的数据模式可视化输出,用以指导临床实践。 Using the data mining software Weka platform,the time series mining method was introduced into the study of the evolution rule of diabetes syndrome,and the clinical data of diabetes syndromes were studied with large sample clinical syndrome data to guide the clinical practice.By using time series data mining,classification algorithm and association rule classic algorithm Apriori algorithm,Weka3.7.12 data mining software is used to mine the case data of DM after data preprocessing.By analyzing the data of 6371 patients with diabetes mellitus,we can get all kinds of model data and visual distribution map,and visualize the effective data model in the mining result to guide the clinical practice.
作者 胡绿慧 张忠顺 Hu Lvhui;Zhang Zhongshun(School of Medical Information Engineering,Chengdu University of TCM,Chengdu Sichuan 610000,China)
出处 《信息与电脑》 2017年第18期127-129,共3页 Information & Computer
基金 四川省教育厅重点项目(项目编号:16ZA0114)
关键词 糖尿病 证候 时间序列 数据挖掘 diabetes symptoms time series data mining
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参考文献2

二级参考文献13

共引文献14

同被引文献11

引证文献1

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