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SVM在乳腺癌辅助诊断中的应用
新数据显示,乳腺癌仍然高居女性恶性肿瘤发病率第一位,在所有新发女性恶性肿瘤中,乳腺癌死亡的病例数排在第二位,严重威胁着女性的健康,因而早诊断和早治疗是降低乳腺癌死亡率的关键.
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一种快速特征连择方法在医疗数据挖掘中的应用
提出一种基于不一致率的特征选择及数据分类方法,并给出特征选择和分类方法在Weka中的完整实现;利用Weka中的实现,对某三甲医院的多个医疗数据集进行实验分析;通过Java调用Weka设计开发了一套在线病情分析系统,医生可通过Web上传医疗数据集,系统后台自动进行数据预处理、特征选择及分类,终给出病情分类结果,具有较高的诊断决策支持作用.
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利用Weka挖掘白血病与基因的关系
目的：：使用Weka挖掘白血病与基因关系。方法：检索PubMed数据库,获得研究数据；利用BICOMB抽取主要主题词和副主题词,生成高频词共现矩阵和词篇矩阵,利用Weka平台、采用Cobweb算法对共现矩阵数据进行聚类分析得到研究热点和进行文献验证。结果：Weka将42个高频词聚为7类,代表白血病与基因的7个可能联系,但第1,2,4,5类中没有白血病或基因高频词,聚类效果较差,其余类聚类效果较好。结论：聚类分析发现白血病与myc基因、abl基因、p53基因、病毒基因、免疫球蛋白基因和mdm基因有关。
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基于关联规则挖掘的针刀治疗膝骨关节炎选点规律分析
目的:运用关联规则挖掘分析针刀治疗膝骨关节炎的选点规律.方法:通过检索中国知网、重庆维普、万方数据库、中国生物医学文献数据库收集自建库至2015年临床针刀治疗膝骨关节炎的相关文献,运用关联规则挖掘,分析针刀处方选点的频次、选点之间的关联规则.结果:共纳入针刺处方81条,选点34个,使用总频次为485次,频次大于16次的单个选点10个,两点组合17个,三点组合9个,四点组合1个,并总结置信度为1的配伍规则15个.结论:针刀治疗膝骨关节炎的机理主要是调整膝关节力学平衡.
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基于WEKA的聚类算法在医学诊断中的应用
聚类分析是对群体及成员进行分类的递归过程，是一种无监督学习。医学诊断是对患者病因的认知过程。通过对诊断信息的数据挖掘，起到辅助医生诊断的作用。本文将介绍常见的K-Means聚类算法，使用WEKA数据挖掘软件，以UCI医学数据为例进行实践分析，实验结果证明聚类分析的有效性。
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关联规则在流通库读者数据挖掘中的应用
介绍关联规则在图书馆的应用，以不同专业大一读者借阅数据为挖掘对象，从学院不同专业和年级两个角度出发，提取出适合进行数据挖掘的部分记录，从数据准备、数据挖掘两个阶段进行关联规则分析，为深入开展读者服务工作提供技术支撑。
