关联规则在医疗数据分析中的应用

介绍了从医疗数据中发现关联规则的方法,分析了医疗数据的特点,并以心脏疾病诊断的数据集为例,阐述了把医疗数据转换成事务数据格式的方法,描述了关联规则挖掘在医疗数据分析中应用所遇到的难题,针对这些难题给出了一种改进的Apriori算法,并用数据进行测试。结果表明,此算法优于Apriori算法,它可以减少产生的规则的数量,从而能快速发现有趣的医疗关联规则。